近年來,我國前列腺癌發(fā)病率和致死率不斷上升,多模態(tài)磁共振成像作為一種準(zhǔn)確無創(chuàng)的檢查方式,在前列腺癌的臨床診斷和定位中,得到了越來越廣的應(yīng)用。研究結(jié)果和臨床經(jīng)驗表明,磁共振T2權(quán)重成像(T2-Weighted Imaging,T2WI)能夠清晰地呈現(xiàn)解剖結(jié)構(gòu),擴(kuò)散權(quán)重成像(Diffusion-Weighted Imaging,DWI)能夠準(zhǔn)確地定位病灶。本文采用結(jié)合兩者優(yōu)勢的混合T2-DW磁共振成像序列,研究了前列腺癌組織分類過程中的若干關(guān)鍵問題,并對分類的準(zhǔn)確性進(jìn)行評價。本文主要完成以下兩方面工作:(1)針對混合磁共振成像序列,給出了一種基于感興趣區(qū)域的前列腺癌組織分類的方法。該方法計算單個像素的表觀擴(kuò)散系數(shù)(Apparent Diffusion Coefficient,ADC)和T2常數(shù),選取其在感興趣區(qū)域中的均值等統(tǒng)計量作為特征,并設(shè)計分類器,進(jìn)行前列腺癌組織分類研究。實驗結(jié)果表明,線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)分類器在正常組織與癌變組織的分類中效果更好,其輸出的受試者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲線下面積(Area Under Curve,AUC)達(dá) 0.96±0.03。二次判別分析(Quadratic Discriminant Analysis,QDA)分類器在良性前列腺增生組織與癌變組織的分類中效果較優(yōu),其ROC曲線下面積為0.98±0.02。(2)在研究T2WI和DWI單獨用于前列腺癌組織分類的傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上,給出了 T2WI和DWI聯(lián)合分析的組織成分模型方法,該方法依據(jù)組織細(xì)胞學(xué)原理,假設(shè)磁共振成像的信號由基質(zhì)、上皮細(xì)胞和內(nèi)腔三種組織成分以線性方式疊加產(chǎn)生,選取各組織成分的體積分?jǐn)?shù)、ADC及T2常數(shù)作為特征,設(shè)計分類器進(jìn)行前列腺癌組織分類研究。實驗結(jié)果表明,該模型在正常組織和癌變組織分類中效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法,在良性增生組織和癌變組織的分類中效果與傳統(tǒng)方法基本相同,分類器輸出ROC曲線的最大AUC為0.97±0.02。本文基于混合T2-DW成像序列,研究了傳統(tǒng)方法與聯(lián)合建模兩種情況下正常組織和癌變組織、良性增生組織和癌變組織的分類問題,為進(jìn)一步提高前列腺癌臨床診斷的準(zhǔn)確率提供了理論基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R737.25;R445.2;TP391.41
【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀調(diào)研
        1.2.1 T2WI應(yīng)用于組織分類研究現(xiàn)狀
        1.2.2 DWI應(yīng)用于組織分類研究現(xiàn)狀
        1.2.3 混合T2-DW MRI應(yīng)用于組織分類研究現(xiàn)狀
    1.3 數(shù)據(jù)集介紹
    1.4 論文的研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 論文的研究內(nèi)容
        1.4.2 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 T2-DW混合磁共振成像的原理及定量圖像分析
    2.1 引言
    2.2 DWI和T2WI的原理及其在前列腺癌診斷中的價值
        2.2.1 DWI的原理及其在前列腺癌診斷中的應(yīng)用
        2.2.2 T2WI的原理及其在前列腺癌診斷中的應(yīng)用
    2.3 混合成像數(shù)據(jù)預(yù)處理及參數(shù)計算
        2.3.1 混合成像數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.3.2 混合成像數(shù)據(jù)參數(shù)計算
        2.3.3 混合成像數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
    2.4 本章小結(jié)
3 前列腺癌組織分類
    3.1 引言
    3.2 所用分類器原理、設(shè)計及分類效果評價方法
        3.2.1 LDA/QDA分類器原理與設(shè)計
        3.2.2 基于ROC分析的分類效果評價
    3.3 正常組織與前列腺癌組織的分類與評價
        3.3.1 功能性參數(shù)計算
        3.3.2 特征選擇
        3.3.3 分類器設(shè)計及分類效果評價
    3.4 良性前列腺增生組織與癌變組織的分類及評價
        3.4.1 單一特征用于組織分類
        3.4.2 分類器設(shè)計及分類效果評價
    3.5 本章小結(jié)
4 混合磁共振成像的聯(lián)合建模
    4.1 引言
    4.2 簡單乘積模型及其在組織分類中的應(yīng)用
        4.2.1 簡單乘積模型的數(shù)學(xué)表達(dá)
        4.2.2 簡單乘積模型在組織分類中的應(yīng)用
    4.3 組織成分模型及其在組織分類中的應(yīng)用
        4.3.1 組織成分模型的數(shù)學(xué)表達(dá)
        4.3.2 組織成分模型在組織分類中的應(yīng)用
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 本文工作展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2879739