基于影像组学的脑胶质瘤分子标记物无损预测方法和预测系统

摘要

本发明属于计算机辅助诊断技术领域，具体为一种基于影像组学的脑胶质瘤分子标记物无损预测方法和预测系统。本发明首先采用基于卷积神经网络的三维磁共振图像自动分割方法；对分割得到的肿瘤配准到标准脑图集，获取肿瘤分布的116个位置特征；通过计算得到分割肿瘤的21个灰度特征，15个形状特征，39个纹理特征；并对灰度特征和纹理特征进行三维小波分解得到8个子带的480个小波特征；最终从每个病例的三维T2‑Flair磁共振图像中获取671个高通量特征；采用p值筛选、遗传算法结合的特征筛选策略获得与IDH1高度相关的110个特征；采用支持向量机和AdaBoost分类器得到对IDH1预测精度为80%的分类。本发明作为影像组学新方法，为胶质瘤的临床诊断提供重要分子标记物的无损预测方案。