inc国际神经外科医生集团
导航
出国看病咨询电话
联系顾问
INC——国内外神经外科学术交流平台
当前位置:INC > 神外资讯 > 神外前沿

儿童后颅窝胶质瘤中图像组学的概述和过程

栏目:神外前沿|发布时间:2022-01-18 16:18:58 |阅读: 2290次|儿童后颅窝胶质瘤

  儿童后颅窝胶质瘤中图像组学的概述和过程。影像组学是一门快速发展的学科,2012年一次由荷兰研究bin于2012年一次提出。它将数字医学图像映射成定量数据,可以获得人类视觉无法捕捉到的肿瘤微结构的定量信息。图像组学通过提取医学图像的特征,建立图像与肿瘤异质性、基因表达等信息的关系,成为可量化的生物参数,有助于鉴别诊断疾病、分类分级、基因评估、评估治疗后反应、预后复发风险,是肿瘤病变。图像组学是肿瘤图像学研究的有用辅助工具。

  图像组学的工作流程包括:①确定研究问题和患者队列,收集标准医学成像图像;②在获得的图像中分割兴趣区(ROI);③提取图像特征;④统计分析/建模。图像分割采集后,ROI范围应覆盖整个后颅窝肿瘤(包括肿瘤实性、坏死、囊变、出血区),避免肿瘤周脑水肿。图像分割包括自动分割、半自动分割和手动分割。

  目前,儿童后颅窝肿瘤的研究主要采用手动分割和半自动分割。手动分割精度高,但耗时长,可重复性低,效率低;半自动分割具有相对较高的准确性和及时性。自动分割不受人为因素的影响,可以实现高效运行,但需要不断提高技术来提高准确性,以便广泛应用于临床工作。图像组学提取特征包括:形状特征、一级特征、二级特征和一些高级特征。一级特征是基于直方图分析获得的,反映肿瘤组成的微观结构,描述其对称性、均匀性和强度分布。二级特征是纹理特征,基于灰度共生矩阵、灰度区域矩阵、灰度旅行矩阵等测量肿瘤异质性。

  高级区域特征是通过体素排列和灰度范围矩阵计算出来的,目前应用较少。儿童后颅窝胶质瘤的影像组学研究提取的特征包括灰度直方图特征、纹理特征、小波特征、Gabor特征等。目前评估儿童后颅窝胶质瘤的模型构建方法有:Logistic回归模型、随机森林、支持向量机(supportvectormachine、SVM)、人工神经网络、Kruskal-Walllis测试、交叉验证法、K近邻法、Adabost算法等。

还有疑问?咨询医学顾问点击即可电话沟通

了解更多教授相关信息及经典案例,可拨打官方电话或点击在线留言联系我们。
关注INC官方公众号请点击【INC国际神经科学】到微信上搜索并关注。
国际神经外科医生集团(INC),是一个专注于神经外科领域的专家学术交流的医生集团。坚持以严苛标准吸收及更替成员,囊括了神经外科各细分领域的临床手术巨匠,致力开展神经外科学术交流以及疑难病例协调等工作。

免费咨询INC顾问

(信息已加密)我们将尽快与您取得联系!

姓名:
联系方式:
邮箱:
病情简介:
*留言提交成功后,我们将尽快与您取得联系,请留意接听【上海地区】的来电。
您可能更关心
相关真实案例
点击联系我们
提示:本文内容来自网络用户投稿,仅供参考,不做为诊断依据,任何关于疾病的建议都不能替代执业医师的诊断。请以医生诊断为准,不代表本站同意其说法,请谨慎参阅,本站不承担由此引起的任何法律责任。
关注INC国际神经外科微信公众号