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基于平扫MRI机器学习模型评估兔肝纤维化分期
汇报人：
2024-01-28
引言
平扫MRI技术与兔肝纤维化分期
机器学习模型构建与优化
实验设计与实施
结果分析与讨论
结论与展望
引言
01
01
肝纤维化是一种常见的慢性肝病，其分期对于治疗方案的选择和预后评估具有重要意义。
02
目前，肝纤维化的分期主要通过组织学检查进行，但该方法具有创伤性、耗时和费用高等缺点。
因此，开发一种基于无创影像学技术的肝纤维化分期方法具有重要的临床价值。
03
目前，国内外已有一些基于MRI影像组学特征进行肝纤维化分期的研究，但大多局限于单一特征或单一模型的应用。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的MRI影像组学特征提取和分类模型在肝纤维化分期中展现出更高的准确性和稳定性。
未来，基于多模态MRI影像组学和深度学习技术的肝纤维化分期方法将成为研究热点。
本研究旨在开发一种基于平扫MRI影像组学和深度学习技术的兔肝纤维化分期模型。
02
通过提取MRI影像中的多组学特征，结合深度学习分类模型，实现对兔肝纤维化分期的准确评估。
03
本研究将为临床提供一种无创、快速、准确的肝纤维化分期方法，有助于指导治疗方案的选择和预后评估。同时，也为肝纤维化分期研究提供新的思路和方法。
01
平扫MRI技术与兔肝纤维化分期
02
平扫MRI（MagneticResonanceImaging）即磁共振成像，利用强大的磁场和射频脉冲，使人体内的氢质子发生共振，接收并处理其产生的信号，形成图像。
无电离辐射，多参数、多序列成像，软组织分辨率高，可多方位、多层面成像。
原理
特点
兔肝纤维化分期通常根据纤维组织增生程度和肝细胞损伤程度进行划分，一般分为F0-F4五个等级，F0为无纤维化，F4为肝硬化。
分期标准
传统诊断方法包括肝活检组织病理学检查和血清学检查。肝活检是诊断肝纤维化的金标准，但具有创伤性；血清学检查通过检测特定的生化指标来评估肝纤维化程度，但准确性有限。
诊断方法
机器学习模型构建与优化
03
MRI图像获取
收集不同纤维化分期的兔肝MRI图像数据，确保数据具有代表性和多样性。
图像预处理
对MRI图像进行去噪、增强和标准化等预处理操作，以提高图像质量和一致性。
数据标注
邀请专业医生对MRI图像进行纤维化分期标注，为模型训练提供准确的标签。
图像特征提取
利用图像处理技术提取MRI图像中的纹理、形状、大小等特征，以描述肝纤维化的表现。
特征选择
通过统计分析和机器学习算法筛选与纤维化分期相关的特征，降低特征维度和提高模型效率。
模型选择
模型参数设置
模型训练
根据问题特点和数据规模选择合适的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）或深度学习模型等。
对选定的模型进行参数初始化，设置合适的学习率、迭代次数等超参数。
将预处理后的数据和对应标签输入模型进行训练，通过优化算法不断调整模型参数，使模型学习到从MRI图像中识别纤维化分期的能力。
评估指标
选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，以全面评价模型的性能。
模型验证
采用交叉验证等方法对模型进行验证，确保模型在不同数据集上表现稳定。
模型优化
针对模型在验证过程中出现的问题，调整模型结构或参数，进一步提高模型性能。例如，可以尝试增加网络深度、改变激活函数或引入正则化技术等。
01
02
03
实验设计与实施
04
实验动物
选用健康成年新西兰大白兔，体重2.0-2.5kg，雌雄不限。
分组
将动物随机分为4组，每组10只，分别对应肝纤维化S0-S3期。
MRI设备
采用1.5T超导型MRI扫描仪，8通道相控阵体部线圈。
扫描序列
包括T1WI、T2WI和DWI序列，层厚、层间距等参数根据设备优化设置。
扫描时间
在实验动物肝纤维化模型建立成功后进行MRI检查。
切片制备
石蜡包埋后切片，厚度4-5μm，进行HE染色和Masson染色。
取材
MRI检查后，处死动物并取肝脏组织，10%福尔马林固定。
病理分期
根据染色结果，由两名病理医师独立进行肝纤维化分期评估。
MRI图像分析
病理学数据采集
记录每只动物肝纤维化分期结果。
数据整合
将MRI参数与病理学数据进行整合，形成完整数据集。
采用专业图像分析软件测量肝脏各序列信号强度、ADC值等参数。
统计分析
采用SPSS软件进行数据分析，比较各组间MRI参数的差异以及与肝纤维化分期的相关性。
结果分析与讨论
05
评估图像是否清晰，能否准确分辨肝脏结构和纹理。
图像清晰度
分析图像中的噪声水平，判断其对诊断的影响。
噪声水平
检查图像中是否存在伪影，如运动伪影、金属伪影等，并评估其对诊断的干扰程度。
伪影情况
准确率
统计模型对兔肝纤维化分期的预测准确率，分析模型性能。
F1分数
综合考虑准确
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