基于影像組學的乳腺癌病灶分割及預后分析.pdf

1、影像組學研究對于定量腫瘤的異質性、輔助臨床決策有很大的潛力和應用價值。在乳腺癌的臨床診療中，淋巴結是否轉移對于手術方案的制定有重要指導意義。但是目前臨床上缺乏預測淋巴結轉移的安全有效手段。
　　本文應用影像組學方法對乳房CT影像進行定量分析來實現(xiàn)乳腺癌癌淋巴結是否轉移的預測。我們從廣東省人民醫(yī)院收集了456例滿足分析要求的乳腺癌癌病例數(shù)據(jù)，首先提出了一種應用于對比增強CT乳腺癌的半自動隨機游走算法進行分割。該算法先使用手動輔助并進

2、行最大區(qū)域提取得到局部乳腺病變。然后，使用改進的迭代直方圖均衡化來對乳腺病灶進行增強，使病灶與周圍乳腺組織有較大對比度。最后，使用基于四個種子點的隨機游走算法來分割病變區(qū)域。對分割的病變組織，從每例中提取了592個影像特征，包括腫瘤的圖像強度特征、形狀和大小特征、紋理特征以及小波特征;然后利用LASSO邏輯回歸(LLR)來構造乳腺癌淋巴結轉移的影像組學標簽(Rad-score)，并結合臨床信息進行多元分析，構造了諾模圖個性化預測模型。<