鼻咽癌是一種發(fā)生在鼻咽上皮的癌癥,它集中發(fā)病于東亞與非洲,特別是我國(guó)南部地區(qū)。在國(guó)際腫瘤分期系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)分期下,同一分期的鼻咽癌患者其預(yù)后往往存在較大差異,因此需要尋找其它的預(yù)后因素輔助進(jìn)行患者的分型。近年來(lái),相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)了數(shù)個(gè)與鼻咽癌患者的篩查以及預(yù)后緊密關(guān)聯(lián)的生化指標(biāo)和基因指標(biāo),但這些指標(biāo)的采集與分析流程較為復(fù)雜。而磁共振成像作為一種無(wú)創(chuàng)且安全的影像檢查手段,伴隨著影像組學(xué)的發(fā)展,逐漸被采用作為新的候選預(yù)后因素。本文的研究目標(biāo)是基于鼻咽癌患者的磁共振成像影像組學(xué)特征實(shí)現(xiàn)對(duì)鼻咽癌患者的風(fēng)險(xiǎn)分型。為實(shí)現(xiàn)此目標(biāo),本文首先提出了一種逐層影像分析的代表特征模型用于提取磁共振數(shù)據(jù)影像組學(xué)特征,該模型以患者的生存信息為指導(dǎo),從一位患者的多層磁共振影像中選取最具代表性的一層并將其影像組學(xué)特征作為該患者的代表特征。此后,本文分別通過(guò)單因素COX回歸與隨機(jī)生存森林兩種生存分析方法進(jìn)行影像組學(xué)特征的挑選與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建,并據(jù)此得到患者高低風(fēng)險(xiǎn)分型模型。本文還提出一種低秩稀疏的多視圖子空間聚類(lèi)度量學(xué)習(xí)模型,該模型從多個(gè)視圖的子空間表達(dá)中學(xué)得公共表達(dá)的同時(shí)可以保持原本子空間表達(dá)中的良好結(jié)構(gòu)。本文在多個(gè)模擬數(shù)...

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-2全文流程圖

第四章基于逐層影像分析的代表特征模型。本章提出了從患者的磁共振影像中選取代表影像樣本，并將二維影像組學(xué)特征作為患者的代表特征的代表特征模型。該模型可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的患者分型，其所產(chǎn)生的代表特征是后續(xù)模型的主體。第五章基于生存分析的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。本章使用COX回歸模型與隨機(jī)生存....

圖2-1生存曲線(xiàn)樣例在實(shí)踐中經(jīng)常需要對(duì)兩組或者多組經(jīng)過(guò)不同控制的樣本的生存率進(jìn)行對(duì)比，log-rank

圖2-1生存曲線(xiàn)樣例經(jīng)常需要對(duì)兩組或者多組經(jīng)過(guò)不同控制的樣本的生存率進(jìn)行數(shù)秩假設(shè)檢驗(yàn)）便是用于對(duì)比兩組樣本生存曲線(xiàn)差異的假設(shè)設(shè)是兩組樣本的總體生存曲線(xiàn)無(wú)顯著性差異[42]。記的所有時(shí)間點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)時(shí)間點(diǎn)，記和分別為兩個(gè)分組，和分別為兩個(gè)分組中該時(shí)刻的事件數(shù)，并定義....

圖4-1代表特征模型流程

入噪聲等情況，從而影響這類(lèi)特征在后續(xù)分析中的準(zhǔn)確性與有效性。2）由于各層影像間存在較大間隔，影像在軸狀面上的分辨率與在垂直線(xiàn)上的分辨率存在較大差異，因此不同方向上所計(jì)算得到的紋理特征也會(huì)存在差異。三維紋理特征一般取所有方向上的二維平面紋理特征的均值，而均值操作對(duì)于分辨率不同的平面....

圖 4-2 ECC 算法流程圖

，且（4-2）如圖4-2的C部分所示�？梢钥吹�，是一個(gè)維度為的二元矩陣，其中。定義，，則公式（4-1）的優(yōu)化問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為在上基于以下距離定義的k-means聚類(lèi)：（4-3）其中表示從到的KL散度。圖4-2展示了ECC算法的具體流程。下面以....

本文編號(hào)：4039184