乳腺癌病理和分子亚型相关超声特征分析及CAD方法学研究

Early diagnosis of breast cancer is of great importance.And now it can not meet the requirements of clinical diagnosis which diagnoses only depending on pathomorphology.Under the condition, it is the problem which needs to be solved and a new challenge in the domain of the combination of medicine and engineering that exploring the correlation between the ultrasound images , pathology types and molecule types with the image analysis technique. .To solve this problem,this project first acquire the multi-mode dynamic ultrasound images of breast cancer; diagnose the pathological type, and determine the tumor's molecular type with immunohistochemical phenotype and gene expression method. Then analyzed and summarized the ultrasound image features with different pathological types. In the same time, using the new algorithm of computer-aided diagnosis extract the ultrasound image features, mapping the experts' experience for cluster analysis and support vector machine learning.Furthermore,Ultrasound imaging feature 、pahtology type and the expression of molecular biology index are classified , correlated ,coalesced together in multi-classifier and verified repeatedly. The CAD ultrasound system is eventually developed.It could reflect the type of pathology and molecular in breast cancer，improve the diagnosis rate,and accelerate breast cancer diagnosis of triple negative breast cancer. it would also provide a scientific basis for non-invasie diagnosis of early breast cancer molecular biology typing and individualized treatment.

乳腺癌早期诊断意义重大。常规依据病理形态学的诊断方法已无法满足临床诊疗要求。应用先进的计算机图像分析技术挖掘乳腺癌超声图像与病理分型、分子分型的相关性，开发无创诊断肿瘤病理分型和分子分型方法是当前亟待决的问题。也是医工结合领域的一项新挑战。.本项目拟针对这一难题，特别是目前亟待解决的三阴性乳腺癌的诊断进行深入研究。采集多模式动态乳腺癌超声图像，确定病理分型后应用免疫组化表型和基因表达判定肿瘤的分子分型。然后再分析归纳不同病理分型的超声图像特征，同时采用计算机辅助新算法提取图像特征、映射超声专家的经验、进行聚类分析和支持向量机学习；对超声图像特征与病理分型及分子生物学指标的表达进行分类、关联、多个分类器进行融合和反复验证，最终开发出能反映乳腺癌病理和分子分型的超声CAD系统，提高诊断率，加快三阴性乳腺癌的诊断，为乳腺癌的早期无创分子生物学分型及个体化治疗提供科学依据。

本项目按照年度计划顺利进行并基本完成。在国家自然基金的资助下，本课题组分别与哈工大计算机学院、哈尔滨医科大学生物信息学院建立合作关系，完善了前期工作中所建的乳腺癌超声数据库，不仅增加了病例数量，而且还加入了弹性成像、超声造影、分子生物学等信息。本项目应用多种数据挖掘技术，探索多模态超声特征与乳腺癌分子生物学表达的相关性，并建立了评估分子生物学表达及分子分型的的模型，得到了较好的准确率，开辟了医工合作的又一新领域，为无创诊断乳腺癌分子生物学表达及分子分型提供更多的影像学信息。本项目亦针对临床最棘手的三阴性乳腺癌进行了深入研究，不仅寻找三阴性乳腺癌特有的多模态超声特征，还将三阴性乳腺癌亚型的超声特征进行了对比，证明了三阴性乳腺癌的超声特征不尽相同。基于以上研究，本项目设计的计算机辅助分析系统，已由超声专家对其实用性进行评估，基本达到预期目标。与此同时，本项目还针对乳腺超声诊断相关新技术进行了研究，证实剪切波弹性成像可以较好反映肿块的真实硬度，对新辅助化疗疗效的评价有很重要的临床意义；超微血管显像（SMI）是反映微血管成像的可靠技术。本项目发表学术论文7篇，其中SCI收录6篇，累计IF 18.0以上，有两篇英文文章尚在投稿中。