【摘 要】
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肺癌是目前发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,约80%—85%的肺癌为非小细胞肺癌(NSCLC),临床上多使用分子靶向药物作为其标准治疗方案。随着时间的推移,NSCLC患者很容易对药物产生耐药性,且耐药发生情况因人而异,增加了临床治疗的难度。肿瘤是一种随着时间而变化的动态生物学系统,因此可以从它的变化过程中提取一些有助于分析患者耐药发生情况的信息。近年来,深度学习技术得到了迅速的发展,同时在医学图像
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肺癌是目前发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,约80%—85%的肺癌为非小细胞肺癌(NSCLC),临床上多使用分子靶向药物作为其标准治疗方案。随着时间的推移,NSCLC患者很容易对药物产生耐药性,且耐药发生情况因人而异,增加了临床治疗的难度。肿瘤是一种随着时间而变化的动态生物学系统,因此可以从它的变化过程中提取一些有助于分析患者耐药发生情况的信息。近年来,深度学习技术得到了迅速的发展,同时在医学图像处理领域也得到了许多成功的应用。本文在卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的理论基础上,针对NSCLC耐药发生情况的预测问题展开研究,主要进行了如下工作:1.收集NSCLC患者在使用药物治疗后不同时间点的CT影像数据,这些影像数据包含了肿瘤部分的图像,因此可以构成一组反映肿瘤变化的时间序列图像。2.构建基于CNN和RNN的深度学习模型,通过分析肿瘤的一系列时间序列图像来预测患者的耐药发生类型。使用多个CNN提取不同时间点的肿瘤图像特征,并将这些特征输入到RNN中做进一步的纵向分析,从而输出一个反映肿瘤耐药性类型的预测结果。将图像数据集以3:1的比例划分为训练组和测试组,结合迁移学习完成模型的构建。3.评估模型在测试集上的分类性能,同时对比不同个数CNN处理时间序列图像时对模型性能的影响。实验结果表明,随着处理时序数据的CNN模型个数增多,模型的分类结果能够得到显著提高,当包含三个CNN时,模型能够在测试集上达到78.95%的准确率以及0.81的AUC值,表明了将本方法用于预测NSCLC患者的耐药发生类型具有一定的可行性。
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