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基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测汇报人：2024-01-12

引言活动轮廓模型在乳腺癌LVI预测中的应用影像组学在乳腺癌LVI预测中的应用

活动轮廓模型与影像组学融合策略基于深度学习的乳腺癌LVI状态预测方法总结与展望

引言01

乳腺癌发病率和死亡率乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率一直居高不下，严重威胁女性健康。淋巴血管侵犯（LVI）的重要性淋巴血管侵犯（LVI）是乳腺癌的重要预后因素之一，与肿瘤复发和转移密切相关。因此，准确预测LVI状态对于制定个性化治疗方案和评估患者预后具有重要意义。研究背景与意义

影像组学在乳腺癌中的应用影像组学是一种从医学图像中提取大量定量特征的方法，已广泛应用于乳腺癌的诊断、预后和疗效评估。活动轮廓模型在医学图像分割中的应用活动轮廓模型是一种基于能量最小化的图像分割方法，已在医学图像分割中得到广泛应用。发展趋势随着深度学习等人工智能技术的不断发展，结合影像组学和活动轮廓模型等方法的乳腺癌LVI状态预测将具有更高的准确性和可靠性。国内外研究现状及发展趋势

研究内容01本研究旨在基于活动轮廓模型和影像组学方法，构建乳腺癌LVI状态预测模型，并利用多模态医学图像数据进行验证。研究目的02通过本研究，旨在提高乳腺癌LVI状态预测的准确性和可靠性，为临床医生制定个性化治疗方案和评估患者预后提供有力支持。研究意义03本研究的成功实施将为乳腺癌的精准诊断和治疗提供新的思路和方法，有助于提高乳腺癌患者的生存率和生活质量。同时，本研究还将促进医学图像处理、人工智能等领域的交叉融合和发展。研究内容、目的和意义

活动轮廓模型在乳腺癌LVI预测中的应用02

活动轮廓模型通过最小化能量函数来实现图像分割，能量函数通常包括内部能量和外部能量两部分。能量最小化活动轮廓模型的曲线演化过程是通过求解偏微分方程来实现的，曲线的形状和位置随着时间的推移而发生变化。曲线演化当曲线演化到目标边界时，能量函数达到最小值，此时曲线停止演化，完成对图像的分割。停止条件活动轮廓模型基本原理

特征提取利用活动轮廓模型对预处理后的影像进行分割，提取出感兴趣区域（ROI）的形状、纹理等特征。影像预处理对乳腺癌影像进行预处理，包括去噪、增强等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。特征选择对提取的特征进行选择，去除冗余和不相关的特征，以降低模型的复杂度和提高预测性能。预测与评估利用训练好的模型对新的乳腺癌影像进行LVI状态预测，并对预测结果进行评估和分析。模型构建与训练基于选定的特征构建预测模型，并利用已知LVI状态的样本数据进行训练，得到模型的参数。基于活动轮廓模型的乳腺癌LVI预测方法

采用公开的乳腺癌影像数据集进行实验，包括训练集和测试集两部分。数据集采用准确率、召回率、F1分数等指标对预测结果进行评估。评估指标通过实验得到基于活动轮廓模型的乳腺癌LVI预测方法的各项评估指标结果。实验结果对实验结果进行分析和讨论，探讨方法的优点和不足，并提出改进方向和建议。结果分析实验结果与分析

影像组学在乳腺癌LVI预测中的应用03

影像组学是一种从医学图像中提取大量定量特征的方法，通过对这些特征进行分析和建模，可以揭示与疾病相关的潜在信息。影像组学基本原理影像组学技术手段包括图像预处理、特征提取、特征选择和建模等步骤。其中，图像预处理用于消除图像噪声和伪影，提高图像质量；特征提取则是从预处理后的图像中提取出与疾病相关的定量特征；特征选择用于筛选出与疾病最相关的特征；最后，通过建模实现对疾病的预测和诊断。影像组学技术手段影像组学基本原理及技术手段

数据收集和预处理特征提取和选择模型构建和训练模型验证和评估基于影像组学的乳腺癌LVI预测方法收集乳腺癌患者的医学图像数据，并进行预处理，包括图像去噪、增强和标准化等。从预处理后的图像中提取大量定量特征，并根据特征的重要性进行筛选，选择与乳腺癌LVI最相关的特征。利用筛选后的特征构建预测模型，并使用训练数据集对模型进行训练，优化模型参数。使用验证数据集对训练好的模型进行验证和评估，评估模型的预测性能和泛化能力。

实验数据采用多中心、大样本的乳腺癌患者医学图像数据进行实验。实验结果经过影像组学分析和建模，成功构建了基于影像组学的乳腺癌LVI预测模型。该模型在训练数据集和验证数据集上均表现出较高的预测性能和泛化能力。结果分析通过对实验结果进行深入分析，发现基于影像组学的乳腺癌LVI预测方法具有较高的准确性和可靠性，能够为临床医生提供有价值的决策支持，有助于实现乳腺癌的个性化治疗和预后评估。实验结果与分析

活动轮廓模型与影像组学融合策略04

活动轮廓模型的引入在活动轮廓模型中，引入影像组学特征，使得模型能够更好地适应肿瘤的形状和边界，提高分割精度。多模态数据融合将不同模态的影像数据（如MRI、CT