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基于PET-CT非小細(xì)胞肺癌腫瘤組織類型自動判別方法研究

發(fā)布時間:2022-10-21 10:05
  不同的非小型細(xì)胞肺癌腫瘤組織類型具有明顯不同的癌基因突變和不同的治療反應(yīng),因此腫瘤組織亞型的確定對患者選擇最合適的治療方案有重要影響。從病人的PET-CT圖像中充分挖掘出腫瘤的影像組學(xué)信息并運(yùn)用這些信息準(zhǔn)確的對腫瘤的組織類型進(jìn)行判斷,可以協(xié)助醫(yī)生制定治療方法以及減輕病人所承受的痛苦。挖掘醫(yī)療圖像中的信息輔助醫(yī)生進(jìn)行工作的這種方式是熱門研究,但還存在一些問題。一方面是影像組學(xué)特征的不穩(wěn)定性問題,以及由他引起的大量的特征利用不充分的問題;另一方面是大多數(shù)研究只對腺癌和鱗狀細(xì)胞癌進(jìn)行分類忽略了其他腫瘤組織類型。針對以上問題,本文提出了PET-CT影像組學(xué)特征自動分組并建立集成模型。首先對非小細(xì)胞肺癌腫瘤組織類型的腺癌和鱗狀細(xì)胞癌進(jìn)行分類,隨后對腺癌、鱗狀細(xì)胞癌以及其他腫瘤組織的腫瘤組織類型進(jìn)行分類。研究內(nèi)容包含以下兩個部分。第一部分的研究內(nèi)容是對腺癌和鱗狀細(xì)胞癌進(jìn)行預(yù)測,解決了影像組學(xué)特征的不穩(wěn)定性以及特征利用不充分的問題。實(shí)驗(yàn)中采用整合PET-CT影像組學(xué)特征進(jìn)行特征成對隨機(jī)分組并建立集成模型的方法,解決了PET影像組學(xué)特征的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)高于CT影像組學(xué)特征的困擾,同時解決了傳統(tǒng)方法中特征利用不... 

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 實(shí)驗(yàn)背景與研究意義
        1.1.1 肺癌的背景
        1.1.2 影像組學(xué)的意義
        1.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)
        1.1.4 PET-CT對腫瘤組織類型分類意義
    1.2 運(yùn)用影像組學(xué)對非小肺癌細(xì)胞分類的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 影像組學(xué)及數(shù)據(jù)介紹
    2.1 影像組學(xué)
        2.1.1 影像組學(xué)在肺癌上的運(yùn)用
    2.2 PET-CT原理簡要介紹
        2.2.1 PET、CT原理
        2.2.2 PET-CT
    2.3 本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)統(tǒng)計
        2.3.1 數(shù)據(jù)來源
        2.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計
    2.4 本章小結(jié)
3 特征提取
    3.1 影像組學(xué)特征
        3.1.1 一階特征
        3.1.2 紋理特征
    3.2 PET-CT圖像特征提取
        3.2.1 特征提取流程
        3.2.2 PET-CT特征統(tǒng)計
    3.3 本章小結(jié)
4 腫瘤組織類型為鱗狀細(xì)胞癌和腺癌的二分類集成方法
    4.1 二分類集成模型
        4.1.1 集成模型
        4.1.2 集成模型的構(gòu)成算法
    4.2 腫瘤組織類型的二分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)果對比
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)分析
    4.3 本章小結(jié)
5 鱗狀細(xì)胞癌、腺癌和其他腫瘤組織類型的三分類集成方法
    5.1 方法
        5.1.1 未挑選特征的集成方法
        5.1.2 成對挑選特征的集成方法
        5.1.3 排序挑選特征的集成方法
    5.2 腫瘤組織類型三分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)分析
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研情況



本文編號:3695431

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