简介:摘要基于人工智能的肺结节辅助诊断、辅助检测对于肺癌早期筛查具有重要意义。由于当前产品通常采用监督学习,研发与测试过程需要高质量的胸部CT肺结节数据集。目前,此类数据集的构建和质量控制尚未建立具体的技术规范,业内处于探索阶段。随着人工智能医疗器械标准化的推进,关于数据集通用要求的标准正在起草。为促进产业发展、推进标准化进程,本文以训练集为案例,提出了胸部CT肺结节数据集的构建流程,包括数据采集、数据标注等环节。同时,本文解释了该类数据集质量特性的表现形式,提供了质量控制思路。本文旨在为数据集制造责任方提供参考路线,保障数据资源的有序供给,促进肺结节人工智能产品的研发生产。
简介:目的:将基于水平集的图像弹性配准应用于放射治疗CT图像中,为精确评估患者肿瘤及危及器官变化过程及其累加剂量提供技术支持。方法:根据水平集进化理论,通过matlab软件编程,分别对宫颈癌患者与鼻咽癌患者放射治疗分次间的两组CT图像实施三维全自动的弹性配准。结果:宫颈癌患者配准前后对比显示,最小均方误差(MSE)减少55.1%,相关系数(CC)提高了5.3%;鼻咽癌患者配准前后对比显示,MSE减少32.1%,CC提高4.6%。结论:从配准前后差分图以及评价参数可见,该理论取得了较好的试验效果,但要真正应用到临床放射治疗中,需进一步探寻更精确的数学算法以模拟人体器官的运动。
简介:【摘要】目的:探索在雌激素受体阳性的乳腺癌患者中,影响他莫昔芬治疗效果的耐药基因。方法:从基因表达综合数据库(gene expression omnibus,GEO)下载GSE26459数据集,该数据集包含乳腺癌他莫昔芬敏感和耐药细胞系的mRNA 表达谱,样本数24个,其中敏感组与耐药组样本数分别12个。通过R语言Bioconductor生物信息学分析功能,利用limma包进行差异分析,筛选出两组样本的差异表达基因,并对基因进行功能注释。结果:通过差异分析发现上调基因有140个,下调基因有139个。通过对差异基因进行KEGG通路富集分析,发现他莫昔芬耐药基因参与了病毒性致癌作用,细胞粘附分子,PPAR信号通路等。结论:通过生物信息学分析方法可以为乳腺癌他莫昔芬耐药寻找相关基因和通路。