【摘 要】
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脑胶质瘤是中枢神经系统最常见、死亡率最高的原发性肿瘤。低级别脑胶质瘤患者的五年生存率和十年生存率分别为70%和50%,中位生存期约为6.5至8年,然而高级别脑胶质瘤患者的中位生存期仅有14个月。由于不同级别的脑胶质瘤患者预后差异极大,医生需要针对不同级别的患者制定相应的诊疗策略。另外,准确地划分出水肿区域、增强肿瘤区域、坏死区域以及非增强肿瘤区域并尽可能的将其切除能极大地提高患者的生存率。本文针对
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脑胶质瘤是中枢神经系统最常见、死亡率最高的原发性肿瘤。低级别脑胶质瘤患者的五年生存率和十年生存率分别为70%和50%,中位生存期约为6.5至8年,然而高级别脑胶质瘤患者的中位生存期仅有14个月。由于不同级别的脑胶质瘤患者预后差异极大,医生需要针对不同级别的患者制定相应的诊疗策略。另外,准确地划分出水肿区域、增强肿瘤区域、坏死区域以及非增强肿瘤区域并尽可能的将其切除能极大地提高患者的生存率。本文针对脑胶质瘤磁共振图像存在数据量小、成像表型存在高度异质性、不同等级之间难以有效区分的问题实现了一套对多模态脑胶质瘤磁共振图像进行快速、标准且有效的定量化评估方法。本文第一个工作结合三维卷积神经网络获取图像局部信息以及Transformer编码器在全局空间上建模的优势构建了脑胶质瘤三维分割模型,在测试集的全肿瘤区域,肿瘤核心区域以及增强型肿瘤区域分别取得了0.8998、0.8621、0.8315的平均Dice系数,优于经典3维分割网络。另外,针对医学图像数据量小,标记困难的问题,提出了五种自监督学习方法以便利用无标记数据来学习视觉表征,第一种方法是将图像随机旋转一定角度然后对其进行预测;第二种方法是将图像分割为小块,随机打乱顺序,最后将其复原;第三种方法是将样本xi的增强图像xi+作为正样本,与xi不同的样本xi-作为负样本,经过模型映射得到的特征向量zi、zi+、zi-被送入三元损失函数进行模型训练使得zi与zi+间距减小,而zi与zi-的间距扩大;第四种方法是修复随机遮盖的图像;第五种方法则是利用遮盖图像预测原始图像的方向梯度直方图特征。经过自监督学习后,再在分割任务上进行微调,最终在仅仅30例数据驱动的情况下,仍能在测试集的三个肿瘤区域取得0.8234的平均Dice系数,在300例数据驱动的情况下能够达到0.8866的平均Dice,相较不使用自监督学习有较大的提升。本文第二个工作基于第一个工作的分割结果,利用影像组学的方法构建模型,实现脑胶质瘤的自动分级。基于T1、T1Gd、T2和FLAIR四种模态以及他们所分割出的全肿瘤区域以及肿瘤核心区域分别构建影像组学特征集,包括一阶统计特征、纹理特征、小波特征以及形态特征,利用皮尔森相关系数、秩和检验、最大相关最小冗余以及Lasso特征选择算法选择出最优特征子集,然后分别利用LDA和SVM分类器构建分类预测模型。实验结果表明,所有模态在全肿瘤区域提取的特征预测效果最优:AUC值为0.9842,准确率为0.955,特异性为0.9659,特异性为0.913,证明了组合多种模态以及结合多肿瘤亚区的有效性。
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