【摘 要】
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目的:本文旨在探究基于多序列MRI的影像组学模型鉴别软组织肿瘤良恶性。方法:本文的研究对象是同时具有T1平扫（T1WI）序列和T1增强（T1C）序列的85例软组织肿瘤患者（良性34例,恶性51例）。实验共分为三个阶段,分别在第三、第四和第五章具体介绍。第三章使用支持向量机和K近邻机器学习分类器预测软组织肿瘤的良恶性,并结合两个MRI序列构建集成分类器。第四章采用k-means无监督聚类算法基于灰度
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目的:本文旨在探究基于多序列MRI的影像组学模型鉴别软组织肿瘤良恶性。方法:本文的研究对象是同时具有T1平扫（T1WI）序列和T1增强（T1C）序列的85例软组织肿瘤患者（良性34例,恶性51例）。实验共分为三个阶段,分别在第三、第四和第五章具体介绍。第三章使用支持向量机和K近邻机器学习分类器预测软组织肿瘤的良恶性,并结合两个MRI序列构建集成分类器。第四章采用k-means无监督聚类算法基于灰度值对整个肿瘤区域进行瘤内异质性分割,并提取手工特征来构建模型。第五章采用三步法基于灰度值和熵值对整个肿瘤区域进行瘤内异质性分割,并使用logistic回归构建影像组学模型,绘制便于临床医生使用的nomogram。采用受试者工作特性曲线评价各模型的鉴别性能,绘制校准曲线和决策曲线对模型进行评价。结果:第三章结果显示构建的集成分类器在训练组和验证组的曲线下面积（AUC）分别为0.833和0.887。第四章结果显示T1C序列的活跃亚区（active subregion）和T1WI序列的活跃亚区（active subregion）是最具鉴别性的区域,融合影像组学模型在训练组和验证组的AUC分别为0.865和0.856。第五章结果显示T1C序列的瘤内亚区（subregion＿2）和T1WI的整个肿瘤区域（whole tumor region）是诊断价值最高的区域,融合影像组学模型在训练组和验证组的AUC分别为0.923和0.903。结论:本研究提出的三步法瘤内分割可以很好地解决肿瘤异质性问题。我们发现T1C序列亚区的诊断价值较高,且均高于T1WI序列。本研究构建的多序列MRI分区影像组学模型具有潜在的临床价值,提高了计算机辅助诊断在软组织肿瘤诊断中的应用。
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