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胶质瘤是什么

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神经胶质瘤影像组学流程

  神经胶质瘤影像组学流程,针对MRI、PET和CT等不同的成像方法,其成像组的分析流程是一样的,一般包括以下5个部分:

  ②影像获取,由于影像数据的获取与设备厂商、设备参数、患者体位等因素有关,这些都会直接影响研究的结果,因此需要对获得的原始影像进行预处理,实施配准、归一化等操作。

  其二,影像兴趣区(ROI)分割,它能准确地把肿瘤从正常组织中分割出来。影像组学中,ROI多由经验丰富的放射肿瘤学家手工绘制,也可采用自动或半自动分割算法进行肿瘤分割,如区域生长法、蛇形法、深度学习法等。

神经胶质瘤影像组学流程

  在影像组学流程中,特征提取是核心步骤。通常,影像组学特征包括一阶特征,形态,纹理,小波变换等。从影像的灰度直方图中提取的一阶特征又称直方图特征,它可以得到诸如偏度、峰度、熵、能量、均值、方差等几种常用的统计指标。第一类特征只能描述ROI的灰度分布,无法显示相邻体素间的空间关系、交互关系和相关关系。形态学特征可用于定量描述ROI的几何特征,如肿瘤的表面积、体积、体积比、球形度、紧凑性、三维直径等,并可描述三维肿瘤的尺寸和形态信息。

  该纹理特征反映了影像体素灰度的空间排列关系,可从MRI、PET和CT等原始影像或经过拉普拉斯、小波、加布尔变换等变换后的影像中获取。常见的纹理特征提取方法包括:灰度共生矩阵,它反映在给定方向和距离上体素值出现的概率;灰度漫程矩阵,它描述在指定方向连续出现的同一灰度级别的体素的长度;灰度区域大小矩阵,它量化影像中体素值连续出现的区域;灰度相关矩阵,它基于体素值测量相邻体素之间的差别;相邻灰度差分矩阵,它量化体素差分矩阵。

  属性选择,即选择与任务相关的属性子集,以简化模型,缩短训练时间,并通过减少过分拟合提高模型的泛化性,常用的属性选择方法有:最小绝对收敛法、选择算子、最小冗余最大相关法、Fisher分数和ReliefF算法等。

  建模与分析,常用的分类任务机器学习算法有神经网络、支持向量机、随机森林和广义线性模型等,Cox比例风险回归模型可用于肿瘤的预后分析。在建模时,应将临床记录数据、治疗过程中获得的数据或遗传数据等作为特征综合考虑。

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  • 更新时间:2021-02-25 14:07:34
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