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癌症分级与肺结节恶性特征评估的前沿方法
癌症的准确分级和肺结节恶性特征的评估对于癌症的诊断和治疗至关重要。本文将介绍两种先进的技术方法，一种是利用时间超声数据对前列腺癌进行分级，另一种是结合混合形状和外观特征对肺结节的恶性程度进行评估。
前列腺癌分级：时间超声数据的应用
在前列腺癌的研究中，研究人员采用时间超声数据对前列腺癌进行分级，旨在区分临床意义较小的前列腺癌（GS ≤3 + 4）、侵袭性前列腺癌（GS ≥4 + 3）和非癌性前列腺组织。
1. 格里森评分预测
对于每个测试核心，研究人员将其中20个感兴趣区域（ROIs）的数据映射到特征空间。然后，根据每个ROI在特征空间中与相应聚类中心的接近程度，为其分配一个标签，标签类别包括{良性、G3、G4、非癌性}。为了确定测试核心的格里森评分（GS），研究人员遵循组织病理学指南，使用标记为良性、G3（NG3）和G4（NG4）的ROI数量的比例来判断，具体规则如下：
[
Y =
\begin{cases}
GS 4 + 3或更高, & NG4 \neq 0 \text{ 且 } NG4 \geq NG3 \
GS 3 + 4或更低, & NG3 \neq 0 \text{ 且 } NG4 < NG3 \
良性, & 其他情况
\end{cases}
]
2. 性能评估
研究人员使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）来评估方法的整体性能。AUC值越大，表示分类性能越好。
-
不同区域的癌症分布
：在前列腺的中央区域，活检样本中癌性核心的比例为34%（56次活检中有19次）；在周边区域，这一比例为24%（109次活检中有25次）。尽管周边区域进行了更多的活检，但中央区域的阳性活检比例更高。在中央区域，区分非癌性目标和临床显著癌症（GS ≥4 + 3）的AUC为0.80。
-
肿瘤大小的影响
：研究人员分析了AUC与每个目标活检在MRI中肿瘤最大长度（范围从0.3 cm到3.8 cm）的关系。对于MR肿瘤大小≥2.0 cm的核心，AUC为0.70，这表明该方法对较大肿瘤的检测性能更高。
-
训练数据敏感性分析
：研究人员创建了32对训练和测试数据集，每对新数据集与原始数据集相同，只是在数据集中交换了一个良性或癌性核心。敏感性分析的平均AUC与之前的性能结果一致，支持了所提出模型的泛化能力。
-
与多参数MRI结合
：将癌症分级结果与多参数MRI（mp - MRI）的读数相结合，充分利用了两种成像技术的优势。如果mp - MRI将某个核心的癌症可疑级别判定为低或高，则分别仅使用其预测结果，将该核心判定为良性或侵袭性癌症；当mp - MRI将可疑级别判定为中等（数据集中70%的核心）时，则使用基于时间超声数据的预测结果。这种组合方法在预测癌症分级方面的AUC为0.72，优于单独使用mp - MRI（AUC为0.65）或时间超声数据（AUC为0.69）。对于肿瘤长度L ≥2.0 cm的情况，组合AUC为0.83。
以下是模型在测试数据集和置换数据集上的分类性能表格：
| 评估指标 | 测试数据集 | | 置换数据集 | |
| — | — | — | — | — |
| | 所有核心 | L ≥2.0 cm | 所有核心 | L ≥2.0 cm |
| 非癌性 vs. GS ≥4 + 3 | 0.69 | 0.80 | 0.68 | 0.78 |
| 非癌性 vs. GS ≤3 + 4 | 0.62 | 0.63 | 0.62 | 0.62 |
| GS ≤3 + 4 vs. GS ≥4 + 3 | 0.61 | 0.67 | 0.60 | 0.67 |
| 非癌性 vs. 癌性 | 0.62 | 0.70 | 0.61 | 0.69 |
肺结节恶性特征评估：混合形状和外观特征的结合
在肺结节恶性特征评估方面，传统的临床方法在评估肺结节的恶性程度时，往往依赖于专家对结节外观和形状的定性评级，这些特征具有主观性且难以进行完整描述。因此，研究人员提出了一种计算机化的方法，结合球形谐波（SH）和深度卷积神经网络（DCNN）对肺结节的恶性程度进行评估。
1. 研究背景与挑战
肺癌是全球最常见的癌症之一，计算机辅助诊断（CAD）领域在肺部CT数据的解读方面取得了显著进展。然而，现有的CAD方法在结节分类时，往往仅基于结节的形态进行次优分层，且许多特征具有主观性和任意性，难以对恶性结节的外观进行完整和定量的描述。同时，结节的3D形状建模也具有一定难度，常规的切片检查难以直接理解。
2. 方法概述
研究人员的方法基于两个输入：放射科医生的二进制结节分割和局部CT图像补丁。具体步骤如下：
-
球形谐波计算
：
-
表面映射
：首先，将二进制分割转换为网格表示，然后通过共形映射将其映射到单位球面上，实现对结节表面的归一化和参数化。
-
特征提取
：利用球形谐波（SH）将单位球面上的函数分解为一系列不可约子表示，得到SH系数。这些系数具有旋转、尺度和变换不变性，便于进行形状分析。
-
DCNN外观特征提取
：
-
图像转换
：将局部3D CT图像体积转换为RGB图像，作为DCNN的输入。具体做法是在三个正交平面上提取以每个结节为中心的局部补丁，然后将这三个补丁分别输入RGB图像的三个通道，生成RGB图像。
-
特征提取
：使用经过训练的DCNN，从其第一个全连接层中提取结节的外观特征。
3. 特征组合与分类
最后，将SH系数和DCNN提取的外观特征组合在一起，使用随机森林（RF）分类器对结节的恶性程度进行评分，评分范围为1到5。
通过以上两种方法，我们可以看到在癌症分级和肺结节恶性特征评估方面的技术创新和突破。这些方法不仅提高了癌症诊断的准确性，还为癌症的治疗提供了更可靠的依据。未来，随着技术的不断发展，这些方法有望在临床实践中得到更广泛的应用。
肺结节恶性特征评估：详细方法解析
球形谐波计算的具体流程
在肺结节恶性特征评估中，球形谐波（SH）计算是一个关键步骤，它能够将结节的3D形状进行有效的参数化和分析。
1. 表面映射到单位球面
- 二进制分割转换为网格 ：研究人员首先将放射科医生的二进制结节分割数据转换为网格表示。这一步骤是后续处理的基础，它将离散的二进制数据转换为连续的几何表面。
- 共形映射 ：使用共形映射将网格表面映射到单位球面上。共形映射是一种保持局部角度不变的一对一表面变换，对于具有显著变化的表面，如大脑皮质表面和肺结节表面，具有很好的效果。对于近似球形且局部变化有界的肺结节，共形映射是一种理想的选择，它可以实现对结节表面的归一化和参数化。具体来说，对于属零的封闭表面，共形映射等价于满足拉普拉斯方程（Δf = 0）的调和映射。研究人员通过最小化调和能量来进行共形球形映射，具体技术细节可参考相关文献。
2. 球形谐波分解
-
函数分解
：在将结节表面映射到单位球面后，利用球形谐波（SH）将单位球面上的函数f分解为一系列不可约子表示：
[
f = \sum_{l\geq0} \sum_{|m|\leq l} \hat{f}(l, m)Y_{l}^{m}
]
其中，$Y_{l}^{m}$ 是度数为l的第m个谐波基，$\hat{f}(l, m)$ 是相应的SH系数。 - 特征优势 ：与直接使用单位球面上的表面数据相比，使用SH系数具有两个主要优势。一是提取的表示特征具有旋转、尺度和变换不变性，这使得不同位置和大小的结节可以进行有效的比较；二是计算两个向量之间的相关性比计算两个表面之间的相关性要容易得多，便于进行形状分析。
通过对不同结节和分割情况的SH系数进行比较，研究人员发现恶性和良性结节的SH系数差异明显，而同一结节不同分割的SH系数虽然相似但仍存在差异。这表明SH系数可以用于估计特定结节的恶性程度，但对于由有限数量体素组成的结节，分割的变化可能会导致SH系数出现一些差异，因此需要结合外观特征进行辅助分类。
DCNN外观特征提取的详细过程
DCNN外观特征提取是评估肺结节恶性程度的另一个重要环节，它能够从结节的图像中提取出关键的外观信息。
1. 图像转换与预处理
- 局部补丁提取 ：在三个正交平面上提取以每个结节为中心的局部补丁。这些补丁包含了结节的重要外观信息，是后续特征提取的基础。
- RGB图像生成 ：将三个正交平面上的局部补丁分别输入RGB图像的三个通道，生成RGB图像。这样做的目的是将3D的CT图像信息转换为适合DCNN输入的2D图像格式。
- 图像重采样 ：由于LIDC数据集中的体素大多是各向异性的，为了避免在后续处理中出现失真效应，研究人员使用插值方法对生成的RGB图像进行各向同性重采样。具体做法是使用以每个分割的质心为中心的固定大小的立方感兴趣区域（ROI），其大小为最大结节的大小。
2. DCNN特征提取
- 网络选择 ：使用Krizhevsky等人引入的Imagenet DCNN结构，该网络在多个应用中已被证明具有良好的性能。它由五个卷积层和三个全连接层组成，能够在保证判别能力的同时，兼顾计算效率。
- 特征提取 ：将经过预处理的RGB图像输入到经过训练的DCNN中，从其第一个全连接层中提取结节的外观特征。这些特征反映了结节的纹理和强度信息，对于评估结节的恶性程度具有重要意义。
方法总结与展望
结合球形谐波（SH）和深度卷积神经网络（DCNN）的方法，通过综合考虑肺结节的形状和外观特征，能够更全面、准确地评估肺结节的恶性程度。这种方法在公开可用的Lung Image Database Consortium数据集上进行了测试，取得了较高的准确性。
未来，研究人员计划进一步研究超声时间序列组织分型的物理现象，例如组织微振动和组织温度变化在其中的作用。此外，还将进行跨机构的患者研究，以确定该方法在更广泛患者群体中的准确性。通过展示不仅针对目标结节，还包括目标周围区域的预测等级，研究人员希望确定超声时间序列是否能够提高癌症的检出率。这些研究将为癌症的早期诊断和治疗提供更有力的支持。
综上所述，这两种技术方法为癌症的诊断和治疗提供了新的思路和手段。随着技术的不断进步和研究的深入，我们有理由相信在癌症领域将会取得更多的突破和进展。
前列腺癌分级与肺结节评估的技术优势与临床意义
前列腺癌分级技术的优势
在前列腺癌分级方面，利用时间超声数据的方法展现出了多方面的优势。
-
精准分级
：通过将ROI数据映射到特征空间并依据聚类中心分配标签，再结合组织病理学指南确定格里森评分，能够较为精准地对前列腺癌的不同等级进行区分，有助于医生更准确地了解患者病情。
-
多因素考量
：不仅考虑了不同区域的癌症分布情况，还深入分析了肿瘤大小对检测性能的影响。对于较大肿瘤有更高的检测性能，为临床治疗方案的制定提供了更有针对性的依据。
-
模型泛化能力强
：敏感性分析结果支持了所提出模型的泛化能力，说明该模型在不同数据集上都能保持较好的性能，具有更广泛的应用前景。
-
多技术结合
：与多参数MRI结合的方法，充分发挥了两种成像技术的优势，提高了癌症分级的准确性，尤其是对于mp - MRI判定可疑级别为中等的核心，时间超声数据的补充使得诊断更加可靠。
肺结节评估技术的优势
肺结节评估中结合球形谐波和深度卷积神经网络的方法也具有显著优势：
-
全面特征提取
：球形谐波能够有效对结节的3D形状进行参数化和分析，提取出具有旋转、尺度和变换不变性的SH系数，而DCNN则能从结节图像中提取关键的外观特征，两者结合实现了对肺结节从形状到外观的全面特征提取。
-
减少主观因素
：传统临床方法依赖专家的定性评级，具有主观性。而该方法通过计算机化的处理，减少了主观因素的影响，提高了评估的客观性和准确性。
-
适应性强
：在公开数据集上取得了较高的准确性，说明该方法具有较好的适应性，能够在不同的临床数据中发挥作用。
临床意义
这两种技术方法在临床实践中具有重要的意义：
-
提高诊断准确性
：无论是前列腺癌分级还是肺结节评估，都能够更准确地判断病情，为医生提供更可靠的诊断结果，有助于制定更合适的治疗方案。
-
减少过度治疗
：对于前列腺癌，准确区分不同等级的癌症可以帮助减少对惰性癌症患者的过度治疗；对于肺结节，准确评估恶性程度可以避免不必要的手术或其他治疗。
-
推动医学发展
：这些新技术的应用和研究，为癌症诊断和治疗领域带来了新的思路和方法，推动了医学技术的不断进步。
技术应用的操作步骤总结
前列腺癌分级操作步骤
- 数据处理 ：对于每个测试核心，将其中20个ROI的数据映射到特征空间。
- 标签分配 ：根据ROI在特征空间中与相应聚类中心的接近程度，为其分配{良性、G3、G4、非癌性}的标签。
- 格里森评分确定 ：依据组织病理学指南，根据标记为良性、G3和G4的ROI数量比例确定GS。
-
性能评估
：
- 计算不同区域的AUC，分析癌症分布情况。
- 分析AUC与MRI中肿瘤最大长度的关系，评估肿瘤大小对检测性能的影响。
- 进行训练数据敏感性分析，创建多对训练和测试数据集，交换良性或癌性核心，计算平均AUC。
- 与mp - MRI结合 ：根据mp - MRI对癌症可疑级别的判定，选择使用其预测结果或基于时间超声数据的预测结果。
肺结节评估操作步骤
- 数据输入 ：获取放射科医生的二进制结节分割和局部CT图像补丁。
-
球形谐波计算
：
- 将二进制分割转换为网格表示。
- 通过共形映射将网格映射到单位球面上。
- 利用球形谐波将单位球面上的函数分解为SH系数。
-
DCNN外观特征提取
：
- 在三个正交平面上提取以结节为中心的局部补丁。
- 将三个补丁分别输入RGB图像的三个通道，生成RGB图像。
- 对RGB图像进行各向同性重采样。
- 将重采样后的图像输入经过训练的DCNN，从第一个全连接层提取外观特征。
- 特征组合与分类 ：将SH系数和DCNN提取的外观特征组合，使用随机森林分类器对结节恶性程度进行评分。
技术发展趋势与挑战
发展趋势
- 多模态融合进一步深化 ：未来可能会将更多的成像技术和检测方法进行融合，如结合超声、MRI、PET等多种技术，以获取更全面的信息，提高诊断的准确性。
- 人工智能技术的广泛应用 ：随着人工智能技术的不断发展，更多先进的算法和模型将被应用到癌症分级和结节评估中，进一步提高自动化程度和诊断效率。
- 跨机构研究与数据共享 ：开展跨机构的患者研究，共享更多的临床数据，有助于验证和优化现有方法，提高其在不同患者群体中的准确性。
挑战
- 数据质量与标准化 ：不同医疗机构的成像设备和数据采集标准可能存在差异，导致数据质量参差不齐。需要建立统一的数据标准和质量控制体系，以确保数据的可靠性和可比性。
- 模型解释性 ：人工智能模型如DCNN和随机森林等往往具有较高的复杂性，其决策过程难以解释。在临床应用中，医生和患者需要了解模型的判断依据，因此提高模型的解释性是一个重要的挑战。
- 技术成本与普及 ：一些先进的技术和设备成本较高，限制了其在基层医疗机构的普及。需要降低技术成本，提高其可及性，让更多患者受益。
总结
前列腺癌分级和肺结节评估的这两种技术方法，通过创新的技术手段和多方面的考量，在提高诊断准确性、减少过度治疗等方面具有重要的意义。虽然目前还面临一些挑战，但随着技术的不断发展和研究的深入，这些方法有望在临床实践中得到更广泛的应用，为癌症患者带来更好的治疗效果和生活质量。同时，我们也期待未来在癌症诊断和治疗领域能够有更多的突破和创新，为人类健康事业做出更大的贡献。
以下是前列腺癌分级和肺结节评估技术的对比表格：
| 技术类型 | 数据来源 | 主要技术手段 | 优势 | 挑战 |
| — | — | — | — | — |
| 前列腺癌分级 | 时间超声数据、mp - MRI数据 | 特征空间映射、标签分配、组织病理学指南应用、多技术结合 | 精准分级、多因素考量、模型泛化能力强、多技术结合优势 | 数据质量差异、模型解释性问题 |
| 肺结节评估 | 二进制结节分割、局部CT图像补丁 | 球形谐波计算、DCNN外观特征提取、特征组合与分类 | 全面特征提取、减少主观因素、适应性强 | 数据标准化、模型解释性、技术成本普及 |
下面是肺结节评估方法的mermaid流程图：
graph LR
A[输入数据] --> B[球形谐波计算]
A --> C[DCNN外观特征提取]
B --> D[特征组合]
C --> D
D --> E[随机森林分类]
E --> F[输出恶性程度评分]
通过以上的介绍和分析，我们对前列腺癌分级和肺结节评估的先进技术有了更深入的了解，相信这些技术将在未来的癌症诊断和治疗中发挥重要作用。
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