影像组学在脑胶质瘤分级中的应用研究

• 作者: 杨光 杨志炜 谢海滨 郭天
• 来源期刊: 磁共振成像
• 学科: 医学
• 关键词: 磁共振成像 影像组学 神经胶质瘤 特征选择 遗传算法 肿瘤分级
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 439-445
• 页数: 7页
• 分类号: R445.2|R739.41
• 字数: 7064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2018.06.008

摘要

目的 利用影像组学与常规磁共振图像对脑胶质瘤进行分级.材料与方法 利用BRATS2017公开数据集,自动从图像中的感兴趣区域提取多种特征,包括形态特征、灰度特征、纹理特征等,并运用特征选择方法进行特征选择,最后根据选出的特征对脑胶质瘤的高、低评级进行区分.对支持向量机、决策树与K近邻法等3种分类方法进行比较,也比较了基于遗传算法的包装方法和过滤方法这两种特征选择算法.结果 采用过滤方法进行特征选择,支持向量机方法具有最高的准确率91.93％,受试者工作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)值为0.90.进一步采用遗传算法进行特征选择,准确率提升至93.33％,AUC值为0.94.结论 基于常规磁共振图像,利用影像组学方法,选择合适的特征组合,可以对脑胶质瘤进行自动分级.