基于定量影像组学的肺肿瘤良恶性预测方法

肺癌是世界范围内致死率最高的癌症之一,肺肿瘤的良恶性诊断对于治疗方式选择意义重大.本文借助影像组学(Radiomics)方法利用LIDC(Lung imaging database consortium)肺癌公开数据库中619例病人的肺癌计算机断层(Computed tomography,CT)影像数据,分割出病变区域,并结合肿瘤医学特性和临床认知,提取反映肿瘤形状大小、强度和纹理特性的60个定量影像特征,然后利用支持向量机(Support vector machine,SVM)构建诊断肺肿瘤良恶性的预测模型,筛选出对诊断肺肿瘤良恶性有价值的20个影像组学特征.为肺肿瘤良恶性预测提供了一种非入侵的检测手段.随着CT影像在肺癌临床诊断中的广泛使用,应用样本量的不断增加,本文方法有望成为一种辅助诊断工具,有效提高临床肺肿瘤良恶性诊断准确率.