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基于動態(tài)磁共振影像的乳腺癌新輔助化療療效分析與預(yù)測研究

發(fā)布時間:2017-10-02 05:20

  本文關(guān)鍵詞:基于動態(tài)磁共振影像的乳腺癌新輔助化療療效分析與預(yù)測研究


  更多相關(guān)文章: 乳腺癌 新輔助化療 乳腺動態(tài)核磁增強共振成像 乳腺影像特征


【摘要】:乳腺癌嚴重威脅著婦女的身心健康,近年來,其發(fā)病率呈上升趨勢,在國內(nèi)已經(jīng)躍居為女性惡性腫瘤之首。目前,乳腺癌的新輔助化療(Neoadjuvant chemotherapy,NAC)憑借在腫瘤降期、保乳等方面的獨特優(yōu)勢已成為乳腺癌治療當(dāng)中的標準模式,有研究表明乳腺癌患者通過新輔助化療之后,如果病理反應(yīng)表現(xiàn)為完全緩解,則其存活率會得到提高。但獲得病理學(xué)反應(yīng)結(jié)果通常需在新輔助化療實施結(jié)束后,而對治療方案的優(yōu)化、手術(shù)時機的選擇以及保乳治療的實施都需要建立在準確估計病理反應(yīng)的基礎(chǔ)上進行。因此,對乳腺癌患者進行及時、準確的新輔助化療療效的評估并預(yù)測,找到一種可靠的非侵入性評價與預(yù)測方法,有利于個性化選擇化療方案。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)[1]技術(shù)憑借豐富的圖像信息、超高的軟組織分辨能力以及無輻射無創(chuàng)等諸多優(yōu)點,已成為乳腺疾病臨床檢查的重要信息來源。動態(tài)增強磁共振成像(Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging,DCE-MRI)[2]技術(shù),憑借其能了解到腫瘤的多方位信息,如細胞外間隙大小、間質(zhì)壓力、細胞構(gòu)成、血管通透性、血供狀況等,不斷為乳腺癌的臨床診斷提供重要依據(jù)。且DCE-MRI能對其血管生成情況在活體上作評價是由于DCE-MRI的特征、強化過程和瘤體的毛細血管特點具有一定的關(guān)聯(lián)性,因此在理論上其亦可以為乳腺癌合理的制定治療方案以及評估預(yù)后結(jié)果提供重要信息。本論文主要探討了乳腺DCE-MRI影像特征在評價和預(yù)測乳腺癌新輔助化療療效方面的價值。回顧性分析了57例行術(shù)前新輔助化療,且在化療前、2周期化療后MRI檢查的乳腺癌惡性患者,對其按病理學(xué)反應(yīng)分為化療有效組和化療無效組。提取這些患者乳腺MRI病灶和背景的形態(tài)、統(tǒng)計、紋理及動態(tài)增強特征,進行統(tǒng)計分析;并且用所提取的最優(yōu)特征子集建立對新輔助化療療效結(jié)果的分類預(yù)測模型。具體內(nèi)容包括:(1)乳腺DCE-MRI影像預(yù)處理。為了提高后續(xù)研究的可靠性,本研究對乳腺DCE-MRI影像數(shù)據(jù)進行了乳房目標區(qū)域分割處理。根據(jù)放射科醫(yī)生標注的病灶區(qū)域,采用基于人體解剖學(xué)經(jīng)驗的形態(tài)學(xué)分割方法,分別對新輔助化療前和2周期新輔助化療后的乳腺DCE-MRI影像數(shù)據(jù)分割出病灶和腺體背景兩個待研究影像區(qū)域。(2)乳腺DCE-MRI影像特征提取本研究中總共提取了126維影像特征,對病灶區(qū)域提取了包含動態(tài)增強特征、紋理特征、形態(tài)特征及統(tǒng)計特征在內(nèi)的44維特征參數(shù),對乳腺背景區(qū)域提取了包含動態(tài)增強特征及紋理特征在內(nèi)的82維特征參數(shù)。考慮到本研究影像數(shù)據(jù)的三維空間特性,動態(tài)增強特征與紋理特征是在空間三維意義上提取的。(3)乳腺DCE-MRI影像特征與新輔助化療療效的統(tǒng)計學(xué)分析為了探討乳腺DCE-MRI影像特征在乳腺癌NAC的療效中的預(yù)測價值,首先要深入研究乳腺DCE-MRI影像特征和乳腺癌新輔助化療療效之間的關(guān)聯(lián)性。本研究中對提取的動態(tài)增強特征、紋理特征、形態(tài)特征和統(tǒng)計特征作統(tǒng)計學(xué)分析,首先,對新輔助化療前后影像特征用配對t檢驗統(tǒng)計兩者之間的差異性,其次,利用單變量邏輯回歸分析和多變量邏輯回歸分析分別評估新輔助化療前以及2周期新輔助化療后的影像特征和新輔助化療療效之間的關(guān)聯(lián)性。(4)乳腺DCE-MRI影像特征分類預(yù)測新輔助化療療效研究為了深入探討乳腺DCE-MRI影像特征對乳腺癌新輔助化療療效的預(yù)測能力,本研究應(yīng)用遺傳算法進一步挑選出最優(yōu)特征子集,并用所挑選的最優(yōu)特征子集對新輔助化療療效作分類預(yù)測。本論文對乳腺DCE-MRI影像特征與新輔助化療療效的關(guān)聯(lián)性與預(yù)測能力進行探索,結(jié)果表明乳腺DCE-MRI影像特征與新輔助化療療效是顯著相關(guān)的,并且化療前的乳腺DCE-MRI影像特征具備一定的預(yù)測能力。
【關(guān)鍵詞】:乳腺癌 新輔助化療 乳腺動態(tài)核磁增強共振成像 乳腺影像特征
【學(xué)位授予單位】:杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:R737.9;R445.2
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-13
  • 第1章 緒論13-19
  • 1.1 研究背景13-14
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
  • 1.3 乳腺癌新輔助化療的療效評價15-16
  • 1.4 乳腺癌新輔助化療療效預(yù)測的意義16-17
  • 1.5 本論文的主要工作17-18
  • 1.5.1 本論文的主要研究內(nèi)容17-18
  • 1.5.2 本論文的組織結(jié)構(gòu)18
  • 1.6 本章小結(jié)18-19
  • 第2章 乳腺影像學(xué)技術(shù)及其在新輔助化療療效的應(yīng)用19-24
  • 2.1 引言19
  • 2.2 乳腺影像學(xué)技術(shù)19-22
  • 2.2.1 乳腺鉬靶技術(shù)19-20
  • 2.2.2 乳腺超聲技術(shù)20
  • 2.2.3 乳腺磁共振技術(shù)20-21
  • 2.2.4 乳腺分子影像學(xué)技術(shù)21-22
  • 2.3 乳腺影像學(xué)技術(shù)在新輔助化療療效評價中的應(yīng)用22-23
  • 2.4 本章小結(jié)23-24
  • 第3章 乳腺DCE-MRI影像預(yù)處理及特征提取24-38
  • 3.1 引言24
  • 3.2 實驗數(shù)據(jù)概述24-26
  • 3.3 乳房區(qū)域分割概述26-31
  • 3.3.1 身體輪廓檢測27-28
  • 3.3.2 雙乳間胸部皮膚邊緣檢測28-30
  • 3.3.3 胸腔輪廓擬合30
  • 3.3.4 乳房區(qū)域確定30-31
  • 3.4 乳腺病灶分割31
  • 3.4.1 乳腺病灶ROI區(qū)域分割31
  • 3.4.2 病灶分割31
  • 3.5 特征提取31-37
  • 3.5.1 動態(tài)增強特征32-34
  • 3.5.2 紋理特征34-36
  • 3.5.3 統(tǒng)計特征36
  • 3.5.4 形態(tài)特征36-37
  • 3.6 本章小結(jié)37-38
  • 第4章 乳腺DCE-MRI影像特征與乳腺癌新輔助化療療效的關(guān)聯(lián)性研究38-48
  • 4.1 引言38
  • 4.2 研究方案38-39
  • 4.3 統(tǒng)計分析方法39-43
  • 4.3.1 配對T檢驗39-40
  • 4.3.2 單變量邏輯回歸分析40-41
  • 4.3.3 多變量邏輯回歸分析41-42
  • 4.3.4 顯著水平42
  • 4.3.5 線性關(guān)系檢驗42
  • 4.3.6 Pearson相關(guān)分析42-43
  • 4.4 實驗數(shù)據(jù)及結(jié)果分析43-47
  • 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)43
  • 4.4.2 實驗結(jié)果與分析43-47
  • 4.4.2.1 化療前后特征差異對比43-44
  • 4.4.2.2 化療前后影像特征與化療結(jié)果關(guān)聯(lián)性分析44-45
  • 4.4.2.3 背景區(qū)域增強率均值特征分析45-47
  • 4.4.3 實驗總結(jié)47
  • 4.5 本章小結(jié)47-48
  • 第5章 基于乳腺DCE-MRI影像的乳腺癌新輔助化療療效預(yù)測研究48-55
  • 5.1 引言48
  • 5.2 研究方案48
  • 5.3 特征選擇與分類48-50
  • 5.3.1 特征選擇48-49
  • 5.3.2 支持向量機49-50
  • 5.3.3 特征分類性能評價標準50
  • 5.4 實驗數(shù)據(jù)及結(jié)果分析50-54
  • 5.4.1 實驗數(shù)據(jù)50-51
  • 5.4.2 實驗結(jié)果與分析51-54
  • 5.4.2.1 最優(yōu)特征子集挑選51-52
  • 5.4.2.2 特征子集的分類52-54
  • 5.4.3 實驗總結(jié)54
  • 5.5 本章小結(jié)54-55
  • 第6章 總結(jié)與展望55-58
  • 6.1 總結(jié)55-56
  • 6.2 展望56-58
  • 致謝58-59
  • 參考文獻59-63
  • 附錄63

【相似文獻】

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