【摘要】：腎臟占位性病變(Renal Space-Occupying Lesions,RSOL)是常見的腎臟疾病,其發(fā)病率正逐年增加。隨著體檢的普及以及人們健康意識的提高,早期RSOL的診斷率以及良性腫瘤的發(fā)現(xiàn)率有所提升。然而,目前僅通過臨床醫(yī)生依據(jù)影像學(xué)圖像對病人進行人工鑒別診斷仍存在一定的困難,其診斷的精準(zhǔn)度存在一定誤差,存在一定的誤差、誤診和漏診現(xiàn)象。因此,如何更加準(zhǔn)確有效的在術(shù)前做出診斷,減少因誤診所導(dǎo)致的不必要的腎切除,就顯得尤為重要。近年來,影像組學(xué)在腎占位性病變中的應(yīng)用逐漸增多。影像組學(xué)作為一種融合影像、臨床表型和基因等信息的研究方法,利用先進的計算機技術(shù)進行圖像分析。它可以從醫(yī)學(xué)圖像(例如CT和MRI)中提取和分析圖像特征,并基于這些圖像特征構(gòu)建模型,對疾病進行分析或預(yù)測。這對輔助臨床做出精準(zhǔn)的治療決策十分有意義[1]。本文基于影像組學(xué)方法,對常見且易造成誤診的腎臟占位性病變進行研究,以輔助臨床診斷。本文的具體內(nèi)容包括以下幾個方面:1.實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理。使用從廣東省南方醫(yī)院提供的確診患者的CT圖像作為樣本集,通過臨床醫(yī)生手動勾畫出的感興趣區(qū)域,并進行三維容積重組得到感興趣容積。并基于感興趣容積,利用MATLAB工具包提取了包括幾何特征,統(tǒng)計特征以及紋理特征在內(nèi)的362個特征,用于后續(xù)的特征選擇以及構(gòu)建分類模型。2.影像組學(xué)在伴結(jié)石腎積水是否伴發(fā)腎細胞癌中的臨床應(yīng)用研究。本文提出一種SVM-InfFS的特征選擇模型,去除特征中的無關(guān)特征、冗余特征以及噪聲干擾,同時使用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)進行分類模型的構(gòu)建;另外,還研究和比較了不同特征集和特征選擇方法對圖像分類的影響;并且結(jié)合臨床醫(yī)生的診斷情況分析所構(gòu)建的分類器作為臨床輔助診斷應(yīng)用的可行性。實驗結(jié)果表明,基于SVM-InfFS特征選擇方法所訓(xùn)練出的SVM分類模型可以有效鑒別伴結(jié)石腎積水是否伴發(fā)腎細胞癌,其準(zhǔn)確率高達82.5%。3.影像組學(xué)在鑒別腎臟囊性病變中的臨床應(yīng)用研究。首先利用基于ReliefF的前向選擇算法(SVM-ReliefF)對特征進行篩選,然后訓(xùn)練極限學(xué)習(xí)機(Extreme Learning Machine,ELM)以構(gòu)建分類模型,同時使用敏感性、特異性、準(zhǔn)確率、假陽性、假陰性及AUC作為評估指標(biāo)對分類模型進行評估,并比較分析不同分類器進行分類的準(zhǔn)確性。實驗結(jié)果表明,基于SVM-ReliefF特征選擇方法所訓(xùn)練出的ELM分類模型可以更為準(zhǔn)確有效的對腎囊腫及腎腫瘤患者進行鑒別,其準(zhǔn)確率高達83.1%。
【圖文】：

圖３－１實驗流程閣逡逑Ｆｉｇ．邋３－１邋Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ邋ｆｌｏｗ邋ｃｈａｎ逡逑木預(yù)測模型的整體流程如圖３－１所示。感興趣區(qū)域由影像科醫(yī)生逐層手動勾逡逑畫出，并生成三維感興趣容積（Ｖｏｌｕｍｅ邋ｏｆ邋Ｉｎｔｅｒｅｓｔ，邋ＶＯＩ）。通過ＶＯＩ提取紋理特逡逑征、幾何特征及統(tǒng)計特征。然后把所有數(shù)據(jù)隨機分成訓(xùn)練集（４５例）和測試集逡逑（２１例），并使用ＳＶＭ－ＩｎｆＦＳ模型進行特征選擇，選出最優(yōu)特征子集。最后基于逡逑最優(yōu)特征ｆ集，，在訓(xùn)練集上訓(xùn)練ＳＶＭ作為最后的分類器，并執(zhí)彳Ｔ對測試集的預(yù)逡逑測。逡逑２３逡逑

測試集（２１例》邋邐？邐ｉｆOT逡逑圖３－３影像組學(xué)算法流程圖逡逑Ｆｉｇ．３－３邋Ｆｌｏｗ邋ｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｒａｄｉｏｍｉｃｓ邋ａｌｇｏｒｉｔｈｍ逡逑（３）邋ＳＶＶＩ－ＩｎｆＦＳ特征選擇模型逡逑ＳＶＭ－ＩｎｆＦＳ是一種以ＳＶＭ為分類器，使用基十前項選擇的尤附特征選抒逡逑２７逡逑
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R692;R816.7

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