基于虛擬膀胱鏡的腫瘤檢測和初步分期方法研究.pdf

1、膀胱腫瘤是泌尿系統(tǒng)的最常見腫瘤之一?！禖ancer Facts& Figures2014》中最新的研究結果顯示，在美國男性惡性腫瘤排行中，膀胱腫瘤的發(fā)病率和致死率分別位居第四位和第八位。在我國，其發(fā)病率位居男性常見惡性腫瘤的第八位，且近年來呈逐年上升趨勢。另外，膀胱腫瘤具有術后易復發(fā)的特點。文獻表明，大約50％的非肌層浸潤膀胱腫瘤患者會在手術后的18個月內(nèi)再次發(fā)現(xiàn)膀胱腫瘤。目前光學膀胱鏡是膀胱腫瘤檢測的金標準，但光學膀胱鏡檢測通常會導致

2、患者的不適，甚至引起醫(yī)源性損傷。因此，尋找一種無創(chuàng)且便捷的膀胱腫瘤早期篩查和術后復查方法至關重要。
　　近年來，隨著醫(yī)學影像技術的快速發(fā)展，虛擬膀胱鏡技術已顯示其在腫瘤檢測方面的潛力。多個臨床試驗證實，對大于5mm的腫瘤，其準確度與光學膀胱鏡相差無幾。虛擬膀胱鏡的常用影像模態(tài)有CT和MRI。相對于CT虛擬膀胱鏡，基于MRI的虛擬膀胱鏡表現(xiàn)出更多優(yōu)勢,其中尿液是天然的造影劑且沒有放射性，因而受到更多關注。
　　基于虛擬膀胱鏡的

3、計算機輔助檢測技術可以進一步輔助影像醫(yī)師提升檢測膀胱腫瘤的準確性和效率。在早期的研究中，膀胱壁的三維形態(tài)學特征，如膀胱壁厚度，曲度，形狀指數(shù)和彎曲度被用來檢測膀胱壁上的異常。本文中結合多種形態(tài)學特征來共同檢測膀胱腫瘤，并在此基礎上提出了計算機輔助診斷技術，實現(xiàn)對腫瘤的分期。
　　本研究提出了一個基于虛擬內(nèi)窺鏡計算機輔助檢測腫瘤并實現(xiàn)對腫瘤分期的框架。通過該框架，腫瘤可以被準確的檢測出來，并通過對腫瘤區(qū)域的準確提取,從而初步判斷腫瘤

4、的分期。本文的主要工作由以下三部分構成：
　?。?）基于膀胱壁厚度的腫瘤檢測方法
　　該方法通過對膀胱壁厚度進行模糊C均值（FCM）聚類，將腫瘤區(qū)域和正常膀胱壁區(qū)域分為不同的類，從而實現(xiàn)對疑似腫瘤區(qū)域的檢測和提取。仿真模型被建立起來用以驗證該方法并確定方法中所需參數(shù)。通過在仿真模型和真實病人數(shù)據(jù)中的驗證，證實了該方法的有效性。
　?。?）基于多種形態(tài)學特征的腫瘤檢測方法
　　本部分內(nèi)容提出了一種將多形態(tài)學特征組合

5、起來共同檢測腫瘤的方法。膀胱壁上的多種形態(tài)學特征被提取出來，在過去采用的形態(tài)學特征的基礎上，文中又提出了一種新形態(tài)的形態(tài)學特征，該特征可以反映膀胱內(nèi)外壁形狀上的形似程度。通過設置合理的檢測標準和篩選方法，該特征同其余形態(tài)學特征（壁厚，形狀指數(shù)，彎曲度）組合起來共同確定腫瘤疑似區(qū)域。對于數(shù)據(jù)集檢測的初步結果顯示，該方法在較高敏感度的條件下，產(chǎn)生了較少的假陽性數(shù)。
　?。?）腫瘤區(qū)域的準確提取和初步分期方法
　　鑒于T2WI圖像