基于DCE-MRI影像的乳腺癌新輔助化療療效預測的研究.pdf

1、乳腺癌是女性常見的惡性腫瘤之一，近年來發(fā)病率呈逐年上升的趨勢，在我國乳腺癌仍是女性發(fā)病率最高的惡性腫瘤。目前，乳腺癌的新輔助化療已經(jīng)成為乳腺癌的一種標準治療模式，新輔助化療不僅可提高腫瘤局部的治療效果，亦可使已存在的微小轉(zhuǎn)移灶得以控制。大規(guī)模的隨機臨床試驗已顯示新輔助化療在腫瘤降期、保乳等方面顯示出明顯的優(yōu)勢，且臨床研究已證實新輔助化療后獲得病理完全緩解的患者生存率得到顯著改善。
　　乳腺動態(tài)核磁共振增強成像（DCE-MRI）具有

2、對于發(fā)現(xiàn)微小病灶具有高敏感性、可鑒別乳腺囊性和實性腫物、可雙側(cè)乳腺同時成像以及無輻射性等優(yōu)點，已逐漸成為目前臨床上評價乳腺癌新輔助化療療效運用最多的一項檢查。
　　本論文的研究工作主要圍繞乳腺 DCE-MRI的全局性特征、乳腺腺體背景特征和病灶特征這三個方面對乳腺癌新輔助化療療效的預測能力的研究。具體內(nèi)容包括：
　　（1）根據(jù)乳腺DCE-MRI圖像的特點，提出了一種首先將水平面與矢狀面的分割結(jié)果相結(jié)合的分割方法，然后利用乳腺

3、 DCE-MRI圖像為序列圖像的特點，利用相鄰圖像間的三維相關(guān)性糾正錯分的部位。利用該方法對乳腺 DCE-MRI序列圖像分割，能夠最大限度的保留乳房的腺體組織，為后續(xù)能夠進行準確的研究提供了前提保障。
　?。?）本研究針對乳房的全局性區(qū)域、乳腺腺體背景區(qū)域和病灶區(qū)域提出了計算其三維動態(tài)增強特征的方法。所有的動態(tài)增強特征都是利用統(tǒng)計學的方法得到的，包括了各個時間點的增強率均值、方差、最大值和根據(jù)乳房全局性和乳腺背景的左右不對稱性得到

4、的動態(tài)增強特征。這些特征能夠很好的表征乳房全局性、乳腺腺體背景和病灶區(qū)域的相關(guān)信息。
　?。?）為了探討乳房全局性特征、乳腺腺體背景特征和病灶特征在預測新輔助化療療效方面的應用價值，本研究對這三方面的特征于預測新輔助化療療效的能力進行了深入研究，將每一維特征都做了可分性評估。并且后期利用遺傳算法對所有特征進行了特征選擇，得到最優(yōu)分類子集。實驗結(jié)果客觀的證明了，乳房的全局性特征、乳腺腺體背景特征和病灶特征當中確實含有能夠預測新輔助化