非小细胞肺癌术前N分期中PET/CT多模态复合信息特征研究

PET/CT对非小细胞肺癌（NSCLC）患者术前区域淋巴结（N）分期诊断的准确性优于传统的影像学方法，但仍存在一定的假阳性。目前PET/CT对NSCLC纵隔淋巴结转移的诊断都是基于医师对PET和CT的肉眼主观观察，或者单纯测量SUV及大小，缺乏客观复合的定量分析。本研究拟在前期PET/CT多模态影像分析基础上，采用PET/CT多模态复合定量工程学分析方法对PET/CT图像的超可视化底层图像纹理特征进行提取，深入挖掘病灶CT及PET图像中与组织病理相关联的特征信息，突破图像表层形态及代谢信息的限制，通过构造和比较淋巴结图像的多模态复合多分辨率直方图特征向量对NSCLC纵隔淋巴结转移进行判断，并与PET/CT影像方法综合，然后与手术病理对比，探讨该方法在诊断纵隔淋巴结转移上的效能。旨为临床准确的进行术前分期，正确选择治疗方案提供一个基于PET/CT图像基础上可靠的、准确性高的无创性分析方法。

目前PET/CT对NSCLC纵隔淋巴结转移的诊断都是基于医师对PET和CT的肉眼主观观察，缺乏客观复合的定量分析。本项目的研究内容就是分析PET /CT多模态影像信息，并在此基础上，探索PET/CT多模态复合定量工程学分析方法诊断纵隔淋巴结转移并评估其诊断效能。研究成果分别是1.建立了NSCLC PET/CT和手术病理数据库并研发了“PET/CT图像计算机辅助诊断研究平台”。该平台为本项目三家单位协作研究提供了不可或缺的基础和条件。该平台是合作研究平台在PET/CT图像计算机辅助诊断领域的具体实现，对于其它具体研究领域具有较强的借鉴意义，尤其是在“医-工”交叉学科领域。2. 创立了非小细胞肺癌纵隔淋巴结转移PET/CT多模态综合分析方法。即充分利用PET代谢特点和CT的形态学特点，结合视觉分析、各种定量参数并形成诊断条件。该方法突破了原有医生的常规方法和思维定势，从多个角度充分利用了PET和CT多模态信息，明显提高了诊断的准确性。为本领域的医生提供了一种新的诊断分析方法，有一定的影响力。3.本项目的一个重要研究内容就是利用工程学图像识别的多种技术，深入挖掘病灶CT及PET图像底层，人眼无法识别的与组织病理相关联的特征信息，并找到一些有效的分类方法来进行诊断。结果分别是（1）PET纹理特征中有效是角二阶矩、对比度、相关、方差和反差分矩五种特征，CT图像则选择了多分辨率直方图向量，将PET的纹理特征向量与CT的多分辨率直方图向量结合构成PET/CT的复合特征向量。然后利用支持向量机进行分类判别。（2）利用计算机技术提取PET/CT纵隔淋巴结11维特征，分别利用6种方法来构造分类器并评估效能，结果当采用两层感知机模型以及梯度提升模型时，均可以在保持较高敏感性的前提下，得到较高的特异性。 (3) 利用计算机模式识别技术提取PET/CT纵隔淋巴结10维特征(包含5种二维特征和5种三维特征)，分别利用随机森林等三种分类算法测试各种组合对恶性淋巴结的判别效能。结果表明三维特征比二维特征更加适合于鉴别肺癌纵隔淋巴结转移；综合运用10个特征，随机森林的真恶性识别率高于人类专家。结论：优选了最佳的算法和特征组合的淋巴结计算机自动诊断系统具有极大潜力，并作为辅助工具，可以有效提高专家诊断的准确性并提高工作效率。