%0 Journal Article
%T 基于影像组学预测乳腺癌雌激素受体表达情况的可行性分析
%A 余锦华
%A 常才
%A 李佳伟
%A 汪源源
%A 胡雨舟
%A 郭翌
%J -
%D 2017
%R doi:10.7507/1001-5515.201611033
%X 本文利用影像组学的方法预测乳腺肿瘤分子标记物雌激素受体（ER）。首先采用基于相位信息的动态轮廓模型（PBAC）对乳腺图像进行分割，其次对乳腺超声图像中肿瘤的形态、纹理、小波三个方面的 404 个高通量特征进行提取并予以量化，然后利用 R 语言以及结合最大相关最小冗余（mRMR）准则的遗传算法进行特征筛选，最后利用支持向量机（SVM）和 AdaBoost 进行分类判别，实现根据乳腺超声图像预测分子病理指标 ER 的目的。对 104 例临床乳腺肿瘤超声图像数据进行实验，在使用 AdaBoost 作为分类器的情况下得到了最优指标，即分子标记物 ER 的预测准确率最高可以达到 75.96%，受试者操作特性曲线下的面积（AUC）最高达到 79.39%。实验结果证明了利用影像组学方法预测乳腺癌 ER 表达情况的可行性
%K 影像组学
%K 高通量特征
%K R 语言
%K 分子标记物
%K 雌激素受体
%U http://www.biomedeng.cn:80/article/10.7507/1001-5515.201611033