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基于磁共振波谱和影像融合的颅内胶质瘤特征自动定量方法研究
  • 项目名称:基于磁共振波谱和影像融合的颅内胶质瘤特征自动定量方法研究
  • 项目类别:面上项目
  • 批准号:61171002
  • 申请代码:F010801
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2012-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人:窦维蓓
  • 依托单位:清华大学
  • 批准年度:2011
中文摘要:

颅内胶质瘤组织定量分析,包括位置、体积和恶性程度(级别)等,在复发筛查、治疗方案选择、提示预后等方面有着重要的作用。相对于病理学分析而言,利用磁共振成像技术实现胶质瘤定量分析具有信息源丰富、成本低、风险小、速度快等优势,但在准确性方面却受到质疑。而多源信息融合可以改善决策准确性。本项目研究联合磁共振波谱(MRS)的生化特征和影像(MRIs)的结构特征等多源磁共振信息融合方法,实现对胶质瘤的位置、体积和级别等信息的定量分析。包括多体素MRS数据自动处理和胶质瘤特征建模方法、MRS/MRIs特征空间信息融合方法、胶质瘤组织体积的自动计算方法和快速三维可视化显示系统等。该自动定量方法的研究成果,将为临床医生选择最优的外科手术方法提供一个客观有力的支持证据,有效的减低由临床医生经验差异所引起的误诊和漏诊,最大程度保证脑外科手术后患者的生存和生活质量。

结论摘要:

颅内胶质瘤组织定量分析,包括位置、体积和恶性程度(级别)等,在复发筛查、治疗方案选择、提示预后等方面有着重要的作用。相对于病理学分析而言,利用磁共振成像技术实现胶质瘤定量分析具有信息源丰富、成本低、风险小、速度快等优势,但在准确性方面却受到质疑。而多源信息融合可以改善决策准确性。本项目研究多序列磁共振信号的自动定量和信息融合方法,实现对胶质瘤的位置、体积和级别等特征信息的定量分析。包括联合磁共振波谱(MRS)的生化特征、磁共振影像(MRIs)的结构特征和功能磁共振信号(fMRIs)的功能特征信息等多源磁共振信息融合方法。创新性研究成果表现在三个方面1)提出了“基于凸包络的MRS全自动定量方法”和区分高低级别胶质瘤的多生化代谢物联合的逻辑回归模型,并通过78个胶质瘤病例数据,验证了该方法计算的Cho/NAA、Cho/Cr 和 LL/Cr 三类生化代谢物比值模型,在区分高低级别胶质瘤中都具有显著性差异(p<0.005),这三类生化代谢物定量比值的联合逻辑回归模型, 具有更好的敏感性(92.9%)和特异性(72.2%),ROC曲线下面积AUC达到0.86。Cho/NAA和Cho/Cr 都能显著区分瘤周和对照区(p<0.019)。2)提出了“联合T1、T2、FLAIR、MRS、DWI、BOLD-fMRI六种磁共振序列的胶质瘤特征提取和信息融合方法”,实现水肿区、实质区和坏死区的自动定量分析,并初步验证了DWI和BOLD-fMRI信号的胶质瘤特征分析方法,对肿瘤区和瘤周水肿区定量结果与手工标注的重叠率分别达到83.6%和82.5%。3)提出了“基于多模态信息融合的胶质瘤自动分割的脑连接网络分析方法”,建立了基于脑连接模型的胶质瘤特征分析系统,包括基于模糊连接的脑网络节点定义和胶质瘤脑功能连接网络属性分析方法、动态脑功能连接网络分析方法、多级脑功能连接网络分析方法和基于DTI重建神经网络方法等,研究了胶质瘤组织对脑连接特征的影响。基于该项目研究成果,构建了“基于多模态磁共振信号信息融合的颅内胶质瘤特征自动定量分析系统”,该系统的应用将有助于临床医生选择最优的治疗方法,最大程度保证治疗后患者的生存和生活质量。该系统也可以扩展应用到其他颅脑疾病和中枢神经系统疾病的研究,并且已经应用到脊髓脊柱病人的神经可塑性研究。


成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 5
  • 8
  • 0
  • 0
  • 0
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