模式识别在脑胶质瘤诊断中的应用研究

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脑胶质瘤是最常见的颅内原发性肿瘤,严重威胁人们的健康。临床实验证明,甲基化是保证脑胶质瘤化疗效果的重要因素之一。为了降低甲基化的检测费用、减轻患者的痛苦、提高化疗效果,本文采用模式识别的方法对脑胶质瘤甲基化进行分类,并且通过建立分类模型实现甲基化的预测,从而辅助临床医生做出最佳的治疗方案。本文通过挖掘胶质瘤患者的CT、MRI等影像信息,建立甲基化分类模型。本文的主要工作有:(1)采集2011-2017年216位脑胶质瘤患者的影像数据,并对影像进行预处理。(2)采用医学图像处理软件MITK对脑胶质瘤患者的CT、MRI影像进行半自动化分割,提出感兴趣区。(3)提取感兴趣内高维影像特征,包括一阶统计量、小波、纹理、形状和大小等。(4)以提取的影像特征为自变量,甲基化水平为因变量组成新的数据序列,用于后续特征选择。(5)使用套索回归算法(Least absolute shrinkage and selection operator,简称Lasso)进行特征选择,使用“交叉验证法”求出参数λ的最佳值,从而选择出最优特征子集,降低数据的维度和冗余度。(6)使用“留出法”将特征子集划分为训练样本和测试样本,使用训练样本建立基于支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)的甲基化分类模型,然后使用测试样本对模型的准确率进行评估。采用文中所述的方法,从每位脑胶质瘤患者的影像中提取了4356个影像特征,建立了脑胶质瘤甲基化的分类模型。其中模型准确率为72.727%,有一定的临床应用价值。
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