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影像组学特征的快速计算与临床应用

焦伊宁  
【摘要】:近年来,从医学图像中提取描述图像的定量特征来为临床问题提供决策支持的做法,受到了广泛的关注;这种方法被称为影像组学。通过与统计分析、机器学习等方法相结合,影像组学能够有效地应用于计算机辅助诊断系统,提高诊断、预后的标准化和准确性。本论文首先研究了影像组学特征的快速计算方法,在CUDA平台上开发了基于GPU(Graphics Processing Unit)的影像组学特征快速计算工具cu Radiomics,大大节约了提取特征的时间,使影像组学特征能够更加方便地应用于临床验证及计算机辅助诊断系统的开发。然后,借助影像组学特征,本论文验证了治疗前的磁共振影像与前列腺癌碳离子放疗的治疗反应之间的关联,证明了影像组学特征对前列腺癌碳离子放疗个性化预后的有效性。为了对影像组学特征进行稳定性分析,本论文通过对感兴趣区域施加随机变形场来模拟不同程度的肿瘤勾画误差。并通过建立支撑向量机(SVM,Support Vector Machine)模型,验证影像组学特征的稳定性对模型性能的重要影响,以建立稳定、有效的预后模型。此外,本论文借助影像组学将~(18)F-FDG PET-CT图像与骨肉瘤新辅助化疗的治疗反应建立关联,验证了影像组学特征对骨肉瘤新辅助化疗预后问题的有效性。首先通过单因素分析,对比了影像组学特征与传统影像学特征的性能差异。然后通过Cox比例风险回归模型,证明了影像组学特征能够有效地估计生存风险。


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