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    影像組學特征的快速計算與臨床應用

    焦伊寧  
    【摘要】:近年來,從醫學圖像中提取描述圖像的定量特征來為臨床問題提供決策支持的做法,受到了廣泛的關注;這種方法被稱為影像組學。通過與統計分析、機器學習等方法相結合,影像組學能夠有效地應用于計算機輔助診斷系統,提高診斷、預后的標準化和準確性。本論文首先研究了影像組學特征的快速計算方法,在CUDA平臺上開發了基于GPU(Graphics Processing Unit)的影像組學特征快速計算工具cu Radiomics,大大節約了提取特征的時間,使影像組學特征能夠更加方便地應用于臨床驗證及計算機輔助診斷系統的開發。然后,借助影像組學特征,本論文驗證了治療前的磁共振影像與前列腺癌碳離子放療的治療反應之間的關聯,證明了影像組學特征對前列腺癌碳離子放療個性化預后的有效性。為了對影像組學特征進行穩定性分析,本論文通過對感興趣區域施加隨機變形場來模擬不同程度的腫瘤勾畫誤差。并通過建立支撐向量機(SVM,Support Vector Machine)模型,驗證影像組學特征的穩定性對模型性能的重要影響,以建立穩定、有效的預后模型。此外,本論文借助影像組學將~(18)F-FDG PET-CT圖像與骨肉瘤新輔助化療的治療反應建立關聯,驗證了影像組學特征對骨肉瘤新輔助化療預后問題的有效性。首先通過單因素分析,對比了影像組學特征與傳統影像學特征的性能差異。然后通過Cox比例風險回歸模型,證明了影像組學特征能夠有效地估計生存風險。


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