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

• 作者: 余锦华 刘桐桐 常才 李佳伟 汪源源 胡雨舟 郭翌
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 关键词: 影像组学 高通量特征 R语言 分子标记物 雌激素受体
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 新技术与新方法
• 页码范围: 597-601
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1001-5515.201611033

摘要

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语言以及结合最大相关最小冗余(mRMR)准则的遗传算法进行特征筛选,最后利用支持向量机(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最优指标,即分子标记物ER的预测准确率最高可以达到75.96％,受试者操作特性曲线下的面积(AUC)最高达到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.