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山东大学学报(医学版) ›› 2009, Vol. 47 ›› Issue (6): 42-46.

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肝癌31磷磁共振波谱数据的分类

王韶卿 刘毅慧 付婷婷 成金勇 刘强   

  1. 1. 山东省医学影像学研究所，  济南 250021； 2. 山东轻工业学院信息科学与技术学院， 济南 250353
  • 收稿日期:2008-11-04 发布日期:2009-06-16
  • 通讯作者: 刘强（1964- ），男，博士，副教授，主要从事医学影像学诊断研究。
  • 作者简介:王韶卿（1961- ），女，副主任技师，主要从事医学影像学技术研究。
  • 基金资助:

    山东省自然科学基金资助项目(Y2006C96)。

Classification of 31P MRS data for hepatocellular carcinoma

 WANG Shao-Qing, LIU Yi-Hui, FU Ting-Ting, CHENG Jin-Yong, LIU Qiang   

  1. 1. Shandong Institute of Medical Imaging Research, Jinan 250021, China；2. School of Computer Science, Shandong Institute of Light Industry, Jinan 250353,China
  • Received:2008-11-04 Published:2009-06-16

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184

摘要：

目的 利用31P磁共振波谱分析数据，区别肝细胞肝癌、肝硬化和正常的肝组织。 方法 从33例包括肝细胞肝癌、肝硬化和正常肝的志愿者中选择66个有效体素样本，利用1.5T超导MR扫描仪采集31P MRS数据，通过BP神经网络和SVM模型的实验来区别肝细胞肝癌、肝硬化和正常肝脏组织。 结果 有限的样本实现了良好的分类性能，反向传播神经网络（BP）和支持向量机（SVM）模型可以提高31P MRS识别率，识别率可达92.31%。 结论 基于BP和SVM的31P MRS数据分析，对于活体肝细胞肝癌的诊断提供了一种可选择的有价值的技术。

关键词: 癌，肝细胞, 肝硬化, 磁共振波谱学, 支持向量机, 反向传播神经网络

Abstract:

Objective  To distinguish hepatocellular carcinoma, liver cirrhosis and normal liver tissues using 31P MRS.  Methods  Using a 1.5T superconducting MR scanner, 31P MRSdata of 66 effective voxel samples were collected from 33 cases of hepatocellular carcinoma, liver cirrhosis and normal liver volunteers.  The BP neural network and SVM model experiments were used to differentiate hepatocellular carcinoma, liver cirrhosis and normal liver tissues.  Results Limited samples achieved a good classification performance. Back-propagation neural network (BP)and Support Vector Machine (SVM) models can improve identification rates of 31P MRSto 92.31%.  Conclusion  31P MRSdata analysis based on BP and SVM for in vivo diagnosis of hepatocellular carcinoma provides a valuable optional technology.

Key words: v

中图分类号: 

  • R445.2
[1] 于德新 蔡跃红 马祥兴 张晓明 李传福. 肝细胞癌血管生成及其成熟度的临床意义[J]. 山东大学学报(医学版), 2209, 47(6): 51-54.
[2] 王韶卿 刘毅慧 付婷婷 成金勇 刘强. 肝癌31磷磁共振波谱数据的分类[J]. 山东大学学报(医学版), 2209, 47(6): 42-46.
[3] 张琨,张孝国,崔杏杏,陈士俊. 慢性HBV感染者外周血单个核细胞凋亡相关因子的表达及其与乙肝慢性化的关系[J]. 山东大学学报（医学版）, 2016, 54(7): 38-42.
[4] 公晓云,申小涛,徐静,张涛,朱正江,薛付忠. 代谢组学数据正态性对疾病分类准确性的影响[J]. 山东大学学报（医学版）, 2016, 54(4): 89-93.
[5] 刘彩峰, 汪明明, 李新立, 崔速南. 托伐普坦治疗肝硬化顽固性腹水并低钠血症的疗效[J]. 山东大学学报（医学版）, 2016, 54(1): 33-37.
[6] 黄旻. 肝硬化上消化道出血的内科治疗方法探讨[J]. 山东大学学报（医学版）, 2014, 52(S2): 24-24.
[7] 吴斌, 何文涛, 程云峰, 章以法, 吴东刚. 肝硬化患者血清高密度脂蛋白胆固醇检测的临床意义[J]. 山东大学学报（医学版）, 2014, 52(S2): 19-19.
[8] 刘士锦. 肝硬化合并上消化道出血患者的观察与护理[J]. 山东大学学报（医学版）, 2014, 52(S2): 130-131.
[9] 吴善彬，许洪伟，刘慧，李宾. 血管内血管旁联合注射硬化剂治疗食管静脉曲张出血[J]. 山东大学学报（医学版）, 2014, 52(6): 85-89.
[10] 李继业, 王薇, 潘润华, 阿斯楞, 廖彩仙. 肝脏FibroScan测定和功能评分与肝硬化病理分级的相关性[J]. 山东大学学报（医学版）, 2014, 52(12): 83-88.
[11] 刘伟1，丁艾昆2，李程2，单容3，王昌源1,2. 慢性乙型肝炎疾病进展中瞬时弹性波检测的意义及其影响因素[J]. 山东大学学报（医学版）, 2014, 52(1): 85-88.
[12] 杨洋1,2，杜文军2，史兆章2，郑昭敏2，陈士俊2. 经皮微波固化治疗小肝癌复发及生存时间的影响因素分析[J]. 山东大学学报（医学版）, 2014, 52(1): 89-94.
[13] 孙丽萍1，高燕燕1，李莉1，杨青2，宁周雨2. 艾塞那肽对肥胖2型糖尿病患者血清nesfatin-1水平及肝脏脂肪含量的影响[J]. 山东大学学报(医学版), 2013, 51(06): 84-88.
[14] 孙磊，魏清，张颖，韩丽辉. 人BNIP3真核表达载体和shRNA表达载体的构建及其对肝癌细胞自噬的影响[J]. 山东大学学报(医学版), 2012, 50(6): 70-.
[15] 赵文博1，刘新1，刘小倩2，崔新1，王欣1. 原发性肝癌血管内皮细胞的分离及肝再生磷酸酶3(PRL3)的表达[J]. 山东大学学报(医学版), 2012, 50(3): 108-112.
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