發(fā)布時(shí)間：2021-11-11 13:58

　　背景:前列腺癌好發(fā)于60歲以上人群,居全球男性癌癥發(fā)病率第2位[1]。在歐美國(guó)家前列腺癌（prostate cancer,PCa）發(fā)病率常年位居男性惡性腫瘤第一位[2]。雖中國(guó)前列腺癌發(fā)病率遠(yuǎn)低于歐美國(guó)家,但近年來(lái)呈逐年上升趨勢(shì)。前列腺增生是我國(guó)中老年男性的好發(fā)疾病,隨年齡增長(zhǎng),發(fā)病率逐漸增加。前列腺癌多發(fā)生于前列腺外周帶,良性前列腺增生主要發(fā)生于移行帶,但大量臨床病例發(fā)現(xiàn),發(fā)生于移行帶的前列腺癌并不少見(jiàn),且兩者有時(shí)影像檢查鑒別困難。前列腺癌的危險(xiǎn)度是影響患者治療方式和預(yù)后的重要因素,中低危的前列腺癌惡性程度相對(duì)較低,腫瘤生長(zhǎng)相對(duì)緩慢,病人的預(yù)后及生存時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),臨床上對(duì)于中低危的前列腺癌可以采取觀察等待與主動(dòng)檢測(cè)。對(duì)于高危前列腺癌由于惡性程度相對(duì)較高,患者預(yù)后及生存時(shí)間相對(duì)較短,臨床上多采取激進(jìn)的治療方式（放療或根治性切除術(shù)）[3]。在臨床中穿刺活檢是目前術(shù)前診斷前列腺癌及評(píng)估前列腺癌危險(xiǎn)度的“金標(biāo)準(zhǔn)”,但穿刺活檢作為一種有創(chuàng)檢查,會(huì)引發(fā)各種并發(fā)癥。因此臨床需要一種準(zhǔn)確的非侵入性診斷方法來(lái)診斷前列腺癌并對(duì)前列腺癌的危險(xiǎn)度進(jìn)行評(píng)估,以降低對(duì)病人的傷害,并提高患者依從性。紋理分析（te... 

【文章來(lái)源】：河南大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

T2WI-fs橫軸位ROI區(qū)域

第一部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)移行帶前列腺癌的診斷價(jià)值7圖1-1T2WI-fs橫軸位ROI區(qū)域1.5紋理特征提取與降維1.5.1紋理特征的提取本研究中紋理提取過(guò)程使用的軟件是MaZda，如下圖1-2所示，啟動(dòng)圖像直方圖、共生矩陣、游程矩陣、絕對(duì)梯度、小波轉(zhuǎn)化及自回歸模型選項(xiàng)，步長(zhǎng)（d=1、2、3、4、5），對(duì)每個(gè)患者的T2WI序列及ADC序列分別進(jìn)行紋理特征的提取，每個(gè)ROI區(qū)域可提取281個(gè)紋理參數(shù)。具體提取的紋理參數(shù)及分類見(jiàn)表1-2。最終紋理提取后可得到3個(gè)數(shù)據(jù)集即T2WI數(shù)據(jù)集、ADC數(shù)據(jù)集及總數(shù)據(jù)集(T2WI數(shù)據(jù)集+ADC數(shù)據(jù)集)。圖1-2MaZda中紋理參數(shù)選項(xiàng)

A基于ADC序列各機(jī)器學(xué)習(xí)模型ROC曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]MRI紋理分析在識(shí)別前列腺導(dǎo)管內(nèi)癌成分中的價(jià)值[J]. 楚蕾,斯藝,劉榮波.  四川大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版). 2020(01)
[2]基于磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像的諾模圖在前列腺癌與前列腺增生鑒別診斷中的應(yīng)用及其診斷PI-RADS 4分中前列腺癌的可行性[J]. 陳麗華,劉愛(ài)連,郭妍,李昕,郭丹,宋清偉,魏強(qiáng).  中國(guó)臨床醫(yī)學(xué)影像雜志. 2019(12)
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碩士論文
[1]基于DCE-MRI的影像組學(xué)聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)前列腺癌的侵襲性[D]. 劉博.重慶醫(yī)科大學(xué) 2019
[2]雙參數(shù)磁共振紋理分析對(duì)高級(jí)別前列腺癌的預(yù)測(cè)價(jià)值[D]. 熊慧.重慶醫(yī)科大學(xué) 2019
[3]基于MRI圖像的放射組學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)分類前列腺癌Gleason評(píng)分的初步研究[D]. 王欣如.中國(guó)醫(yī)科大學(xué) 2019
[4]基于T2WI序列的紋理分析在鑒別肝細(xì)胞癌分化程度的應(yīng)用研究[D]. 黃偉康.南方醫(yī)科大學(xué) 2018
[5]樸素貝葉斯算法的改進(jìn)與應(yīng)用[D]. 馬剛.安徽大學(xué) 2018
[6]多參數(shù)磁共振成像在前列腺癌診斷方面的放射組學(xué)初步研究[D]. 孫陽(yáng).中國(guó)醫(yī)科大學(xué) 2018
[7]基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的腦膠質(zhì)瘤影像分級(jí)研究[D]. 魯宗豪.鄭州大學(xué) 2017
[8]基于小波變換的圖像特征提取方法研究[D]. 孫洪飛.南京郵電大學(xué) 2015
[9]基于AFS理論的模糊分類器設(shè)計(jì)[D]. 陳誠(chéng).大連理工大學(xué) 2009
[10]支持向量機(jī)理論、算法與實(shí)現(xiàn)[D]. 辛憲會(huì).中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué) 2005



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