定量影像组学在肺结节良恶性预测中的应用

"这篇论文是汪俊在哈尔滨理工大学完成的工程硕士学位论文，主题为‘基于定量影像组学的肺结节良恶性预测’，指导教师为刘侠，研究方向为电子与通信工程。该论文于2016年3月进行答辩，并由哈尔滨理工大学授予工程硕士学位。论文的主要内容涉及利用定量影像组学方法来区分肺部结节的良性与恶性，旨在提升肺癌早期诊断的准确性。作者承诺论文成果为独立研究所得，并未包含他人未经许可的研究成果。同时，作者同意论文的使用权归哈尔滨理工大学，并授权学校进行保存和公布论文内容的权限。" 这篇论文深入探讨了影像组学在肺结节诊断中的应用，定量影像组学作为一种新兴的生物信息学方法，通过分析医学图像中的大量特征，如形状、纹理、强度分布等，提取出与疾病状态相关的定量信息。在肺癌筛查中，这种方法可以辅助医生更准确地判断肺结节的性质，减少不必要的侵入性检查，提高患者的生活质量和诊疗效率。 论文可能详细阐述了以下几点： 1. **定量影像组学基础**：介绍定量影像组学的基本概念，包括如何从医学图像中提取特征，以及这些特征如何与病理学特征关联。 2. **肺部结节分析**：详述肺结节的CT图像特点，以及如何通过量化这些特点来区分良性与恶性结节。 3. **特征选择与模型构建**：探讨如何在大量的影像特征中选择最有预测价值的特征，以及利用这些特征构建预测模型（例如，支持向量机、随机森林等）。 4. **实验设计与数据分析**：可能包括对真实病例数据的处理，模型训练和验证过程，以及性能评估指标（如敏感性、特异性、AUC值等）。 5. **结果讨论与展望**：总结实验结果，讨论定量影像组学在实际临床应用中的优势和限制，并对未来的研究方向提出建议。 通过这篇论文，读者不仅可以了解到定量影像组学在肺部疾病诊断中的最新进展，还可以学习到如何将这种技术应用于实际问题解决，对于推动医学影像分析领域的发展具有重要意义。