影像組學(xué)基礎(chǔ)

目錄
序一
PREFACE　1
序二
PREFACE　2
序三
PREFACE　3
前言
第1章　緒論　1
1.1　醫(yī)學(xué)影像的背景　1
1.2　影像組學(xué)的概念　3
1.3　影像組學(xué)的價(jià)值　4
1.4　影像組學(xué)分析方法概述　5
1.4.1　醫(yī)學(xué)影像采集　6
1.4.2　腫瘤區(qū)域分割　7
1.4.3　腫瘤影像表型　7
1.4.4　腫瘤臨床預(yù)測(cè)　9
1.4.5　人工智能新技術(shù)　10
1.5　影像組學(xué)的臨床應(yīng)用前景　11
參考文獻(xiàn)　11
第2章　影像組學(xué)的關(guān)鍵技術(shù)及軟件平臺(tái)　14
2.1　腫瘤檢測(cè)　14
2.1.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理　14
2.1.2　候選結(jié)節(jié)檢測(cè)　15
2.2　圖像配準(zhǔn)　17
2.2.1　基于空間區(qū)域加權(quán)的相關(guān)比測(cè)度的彈性配準(zhǔn)　17
2.2.2　基于無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)的腦磁共振圖像形變配準(zhǔn)　21
2.2.3　基于無(wú)監(jiān)督對(duì)抗相似度判別網(wǎng)絡(luò)的圖像形變配準(zhǔn)　24
2.3　腫瘤圖像分割　28
2.3.1　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦腫瘤分割　28
2.3.2　基于MV-CNN的肺結(jié)節(jié)分割算法　29
2.3.3　基于中心池化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)分割　33
2.3.4　基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的腫瘤分割方法　40
2.4　基于知識(shí)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法　41
2.4.1　融入先驗(yàn)信息的深度學(xué)習(xí)模型　41
2.4.2　基于活動(dòng)輪廓線(xiàn)模型的醫(yī)學(xué)圖像分割方法　43
2.4.3　融入解剖學(xué)和成像知識(shí)的圖像分割與Bias校正的數(shù)學(xué)模型　45
2.5　醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化　46
2.5.1　多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像可視化　48
2.5.2　可視化工具包　51
2.6　特征提取　52
2.6.1　人工設(shè)計(jì)的特征　52
2.6.2　深度學(xué)習(xí)特征　53
2.7　特征選擇與降維　54
2.7.1　傳統(tǒng)線(xiàn)性降維　55
2.7.2　基于特征選擇的降維方法　56
2.7.3　基于模型與正則化的特征選擇　57
2.8　模型構(gòu)建　62
2.8.1　線(xiàn)性回歸模型　63
2.8.2　線(xiàn)性分類(lèi)模型　66
2.8.3　樹(shù)模型　69
2.8.4　自適應(yīng)提升模型　70
2.8.5　模型選擇　72
2.8.6　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　73
2.8.7　遷移學(xué)習(xí)　77
2.8.8　半監(jiān)督學(xué)習(xí)　80
2.9　影像組學(xué)質(zhì)量評(píng)估體系　84
2.10　影像組學(xué)軟件平臺(tái)　86
2.10.1　Radlomlcs 軟件　86
2.10.2　Pyradlomlcs影像組學(xué)算法庫(kù)　87
參考文獻(xiàn)　96
第3章　影像組學(xué)在輔助診斷中的應(yīng)用　101
3.1　影像組學(xué)在腫瘤鑒別診斷與分期中的應(yīng)用　103
3.1.1　腫瘤良惡性鑒別　103
3.1.2　腫瘤淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)　110
3.1.3　腫瘤遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)　129
3.1.4　腫瘤其他分期診斷　139
3.2　影像組學(xué)在腫瘤分子分型中的應(yīng)用　146
3.2.1　腫瘤病理亞型預(yù)測(cè)　146
3.2.2　腫瘤分子分型預(yù)測(cè)　158
3.3　影像組學(xué)在其他疾病診斷中的應(yīng)用　175
3.3.1　肝纖維化分期診斷　175
3.3.2　冠狀動(dòng)脈斑塊診斷　181
3.3.3　胎兒21-三體綜合征診斷　185
3.3.4　新冠肺炎診斷　189
參考文獻(xiàn)　200
第4章　影像組學(xué)在療效評(píng)估和預(yù)后預(yù)測(cè)中的應(yīng)用　209
4.1　影像組學(xué)在腫瘤療效評(píng)估中的應(yīng)用　209
4.1.1　放化療的療效評(píng)估　209
4.1.2　靶向治療的療效評(píng)估　212
4.1.3　介入治療的療效評(píng)估　220
4.1.4　新輔助治療的療效評(píng)估　225
4.1.5　治療方案的選擇與療效評(píng)估　229
4.2　影像組學(xué)在腫瘤預(yù)后預(yù)測(cè)中的應(yīng)用　242
4.2.1　腫瘤復(fù)發(fā)的預(yù)測(cè)　243
4.2.2　腫瘤生存期預(yù)測(cè)　254
參考文獻(xiàn)　262
第5章　總結(jié)和展望　272
5.1　總結(jié)　272
5.2　展望　273
5.2.1　影像組學(xué)的臨床應(yīng)用前景　274
5.2.2　制訂研究規(guī)范　275
5.2.3　醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)　275
5.2.4　病灶分割算法　276
5.2.5　實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性　276
5.3　結(jié)語(yǔ)　277
參考文獻(xiàn)　277