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高通量特征文献资料
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基于影像组学方法的原发性肝细胞癌微血管侵犯和肿瘤分化等级预测
目的:本文基于影像组学方法,用常规灰阶超声(GS-US)图像对原发性肝细胞癌(HCC)的微血管侵犯(MVI)指标和肿瘤分化等级进行预测.方法:根据影像组学的基本流程,本研究通过四个步骤:图像分割、特征提取、特征筛选和分类判别,分别建立对经手术病理证实的HCC病人的两个指标的预测模型并进行回顾性预测.结果:结果表明,肝脏的二维图像和MVI以及分化等级之间存在相关性,通过留一法(LOOCV)使用支持向量机(SVM)进行预测,受试者操作特性曲线下的面积(ROC)分别达到0.76(MVI)、0.89(肿瘤分化).结论:灰阶超声图像蕴含和MVI以及肿瘤分化相关的相关信息,对HCC的灰阶超声图像的影像组学研究有助于患者的术前诊断和预后预测.
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基于影像组学预测乳腺癌雌激素受体表达情况的可行性分析
本文利用影像组学的方法预测乳腺肿瘤分子标记物雌激素受体(ER).首先采用基于相位信息的动态轮廓模型(PBAC)对乳腺图像进行分割,其次对乳腺超声图像中肿瘤的形态、纹理、小波三个方面的404个高通量特征进行提取并予以量化,然后利用R语言以及结合大相关小冗余(mRMR)准则的遗传算法进行特征筛选,后利用支持向量机(SVM)和AdaBoost进行分类判别,实现根据乳腺超声图像预测分子病理指标ER的目的.对104例临床乳腺肿瘤超声图像数据进行实验,在使用AdaBoost作为分类器的情况下得到了优指标,即分子标记物ER的预测准确率高可以达到75.96％,受试者操作特性曲线下的面积(AUC)高达到79.39％.实验结果证明了利用影像组学方法预测乳腺癌ER表达情况的可行性.
