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脑胶质瘤影像组学是什么

栏目:神外前沿|编辑:INC|发布时间:2022-01-14 15:41|阅读: |脑胶质瘤影像
脑胶质瘤影像:对MRI、PET、CT等不同的成像方法,图像组学分析流程相同,一般包括以下5个部分: ①图像采集,由于图像数据的获取与设备厂商、设备参数、患者体位等因素有关,直接...

  脑胶质瘤影像:对MRI、PET、CT等不同的成像方法,图像组学分析流程相同,一般包括以下5个部分:

  ①图像采集,由于图像数据的获取与设备厂商、设备参数、患者体位等因素有关,直接影响到研究结果,因此,需要对所得到的图像进行预处理、配准、归一化等操作。

  ②图像兴趣区(regionofimage,ROI)分割,使肿瘤区域与正常组织准确地分离。图像组学研究中,大多数是由有经验的放射肿瘤学家手工绘制ROI,或者采用自动或半自动的分割算法,如区域增长法、蛇形算法、深度学习分割算法等。

  ③特征提取,是图像组学过程中的核心环节。图像组特征通常包括一级特征、形态学特征、纹理特征、小波特征等。一阶特征量,又称直方图特征,它通过对图像灰度直方图进行提取,得到诸如偏度、峰度、熵、能、均值和方差等一般统计量。一阶特征只能用于描述ROI的灰度分布,无法表示相邻体素间的空间关系、交互性和相关性。利用形态学可定量地描述肿瘤的表面、体积、表面积和体积比、球形度、致密度、三维直径等ROI的几何特征,可表征肿瘤三维尺寸和形貌信息。

  通过对原始图像的MRI、PET、CT等或变换后的图像(如拉普拉斯,小波,Gabor变换等),反映了图像的纹理特征,反映了图像的空间分布关系。提取纹理特征的常用方法有:灰度共生矩阵(graylevelco-occurrencematrix,GLCM),某一特定方向和距离所反映的体素值出现的概率;灰度行程矩阵(graylevelrunlengthmatrix)GLRLM),说明某一特定方向上同一灰度级别的体素的连续长度;灰度区域大小矩阵(graylevelsizezonematrix)GLSZM),用灰色关联矩阵(grayleveldependencematrix)来量化连续体素值的区域,GLDM),用连续灰度差矩阵(neighbouringgraytonedifferencematrix,用来测量相邻体素之间的差别。在一定距离范围内,量化体素灰度值和平均灰度在一定距离上的差值。

  ④特征选择,即选择与任务相关的子集,简化模型,减少训练时间;并且通过减少过度拟合增强了模型的泛化程度,最小绝对收敛性和选择算子(leastabsoluteshrinkageandselectionoperator是一种常用的特征选择方法,LASSO,Fisher分数和Relief-F算法,最小冗余最大相关。

  ⑤建立了模型并进行了分析,常用的机器学习算法包括神经网络、Supportvectormachine,SVM)、随机森林和广义线性模型等,Cox比例风险回归模型可用于肿瘤预后分析。建模过程中,应该把临床记录的数据,治疗过程中取得的数据或者遗传数据等等作为特征纳入模型。

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