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基于結(jié)直腸病理圖像計算的預(yù)后研究

發(fā)布時間:2024-07-05 01:01
  結(jié)直腸癌是一種高發(fā)的癌癥,與人們的生活習慣密切相關(guān)。結(jié)直腸癌分為兩種,分別是結(jié)腸癌和直腸癌。結(jié)直腸癌的早發(fā)現(xiàn)早治療將會很大程度上提高患者的預(yù)后效果。對結(jié)直腸病理圖像當中的不同類型組織成分的分析,以及相關(guān)病理組學(xué)特征分析對預(yù)測患者術(shù)后生存狀況有著重要作用。通過預(yù)測患者治療后的預(yù)后狀況,從而可以為醫(yī)生治療提供一些指導(dǎo)性建議,輔助醫(yī)生為患者制定相應(yīng)的治療方案,使患者的治療更加的得當。針對上述的情況,本文對結(jié)直腸癌的預(yù)后分析主要分為兩步,第一步針對結(jié)直腸癌全掃描病理圖像中的多種組織類型進行分割,方便病理醫(yī)生進行識別,準確找到感興趣區(qū)域;第二步分析結(jié)直腸癌病理圖像中的組織成分等相關(guān)特征進行預(yù)后分析模型的建立,分析患者的生存狀況以及生存差異性。在結(jié)直腸癌全掃描病理圖像多種組織分割中,本文設(shè)計一種深度卷積網(wǎng)絡(luò)DeepTissue Net,用于多種組織的分割。該方法將每一層卷積層輸出的特征映射進行連接,保證特征映射的充分利用,同時引入focal loss損失函數(shù)緩解樣本相似性以及樣本不均衡問題。該方法的主要目的是在結(jié)直腸癌全掃描病理圖像中分割10種類型組織區(qū)域,并使用多中心數(shù)據(jù)驗證模型的有效性。以及使...

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 深度卷積網(wǎng)絡(luò)
    2.2 結(jié)直腸癌臨床診斷原理
    2.3 生存分析基礎(chǔ)
        2.3.1 刪失數(shù)據(jù)
        2.3.2 生存概率
        2.3.3 COX比例風險回歸模型
第三章 基于深度網(wǎng)絡(luò)的結(jié)直腸全掃描病理圖像多種組織分割
    3.1 研究動機
    3.2 基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)直腸癌全掃描病理圖像多種類型組織分割
        3.2.1 圖像標記
        3.2.2 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
        3.2.3 DeepTissue Net深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.4 多中心數(shù)據(jù)
    3.3 實驗設(shè)計
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.3.2 實驗環(huán)境
        3.3.3 實驗設(shè)置
    3.4 實驗結(jié)果和評估分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于結(jié)直腸癌病理圖像計算的生存分析
    4.1 研究動機
    4.2 特征提取
        4.2.1 基于DeepTissue Net的組織比例特征和深度特征提取
        4.2.2 基于癌變區(qū)域的病理組學(xué)特征提取
        4.2.3 基于臨床信息的特征提取
    4.3 特征選擇
        4.3.1 最小冗余最大相關(guān)
        4.3.2 t檢驗
        4.3.3 威爾科克森秩和檢驗
    4.4 實驗設(shè)計
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.4.2 實驗環(huán)境
        4.4.3 實驗設(shè)置
    4.5 實驗結(jié)果和評估分析
        4.5.1 單獨每一組特征的預(yù)后生存分析
        4.5.2 不同特征組合后的預(yù)后生存分析
        4.5.3 臨床特征和圖像特征融合的預(yù)后生存分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 本文工作內(nèi)容及創(chuàng)新之處
    5.2 今后工作的展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士期間完成的科研情況



本文編號:4000792

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