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Affiliation of Author(s):自动化学院

Title of Paper:基于Hurst指数的脑胶质瘤分级方法

Journal:北京生物医学工程

Key Words:脑胶质瘤;肿瘤分级;复杂度;赫斯特指数;

Abstract:目的 基于复杂度分析对胶质瘤患者的磁共振大脑静息态数据进行描述,寻找基于复杂度分析的肿瘤分级的客观指标。方法 基于复杂度赫斯特(Hurst)指数分析方法对被试者大脑肿瘤fMRI影像的功能信息进行提取和分析,并对肿瘤进行分级研究。首先基于MRIcro软件对患者肿瘤区域、对侧正常区域以及正常对照组的肿瘤对应区域进行提取;接着对提取出来的区域进行Hurst指数计算;然后对肿瘤区域及其对侧正常区域的Hurst指数值进行统计分析,对肿瘤区域及对照组同区域的Hurst指数值进行统计分析;最后将29例肿瘤患者样本按照病理等级进行分组,其中一级肿瘤患者10例,二级肿瘤患者7例,三、四级肿瘤患者各6例,对不同组别的Hurst指数进行双样本统计分析。结果 被试肿瘤区域的Hurst指数值与肿瘤等级成正比关系,肿瘤等级越高Hurst指数值越大。统计分析表明不同级别肿瘤区域的Hurst指数差异具有统计学意义。低级别肿瘤Hurst指数范围为0.638 1～0.673 7,高级别肿瘤Hurst指数范围为0.751 4～0.819 4。结论 Hurst指数分析方法可以区分低级别和高级别胶质瘤,可以为更细致的胶质瘤的等级划分提供帮助。

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Date of Publication:2019-06-14

Co-author:杨宇轩,qzy

Correspondence Author:Tao Ling