Syfte: Analysera spatiotemporala förbättringsmönster är en viktig uppgift för differentialdiagnosen av brösttumörer i dynamisk kontrastförstärkt MRI, och ändå förblir utmanande på grund av komplexiteten i att analysera tidsserien av tredimensionella bilddata. Författarna föreslår ett nytt tillvägagångssätt för bröst MRT datorstödd diagnos  på flera nivåer med hjälp av en multilevel analys av spatiotemporal association funktioner för tumörförbättring mönster i DCE-MRI. Metoder: En databas med 171 fall bestående av 111 maligna och 60 godartade tumörer användes. Tidsserie kontrastförstärkta MR-bilder erhölls från två olika typer av MR-skannrar och protokoll. Bilderna registrerades först för rörelsekompensation, och sedan tumörregioner segmenterades med hjälp av en fuzzy c-means kluster-baserad metod. Spatiotemporala associationer av tumörförbättringsmönster analyserades på tre nivåer: Kartläggning av pixelvis kinetiska funktioner inom en tumör, extraktion av rumsliga associationsfunktioner från kinetiska funktionskartor, och extraktion av kinetiska associationsfunktioner på den rumsliga funktionsnivån. Totalt 84 initiala funktioner utvanns. Förutsägbara värden av dessa egenskaper utvärderades med ett område under ROC-kurvan, och jämfördes mellan spatiotemporala associationsfunktioner och en delmängd av enkla formfunktioner som inte återspeglar spatiotemporal association. Flera optimerade funktionsuppsättningar identifierades bland den spatiotemporala föreningens funktionsgrupp eller bland den enkla funktionsgruppen baserat på ett funktionsrankningskriterium med hjälp av en stödvektorbaserad rekursiv funktionselimineringsalgoritm. En minst-kvadrater stöder vektormaskin.LS-SVM. Classifier användes för tumördifferentiering och prestanda utvärderades med hjälp av en leave-one-out testing. Resultat: Förutsägbara värden för de extraherade enskilda funktionerna varierade i 0,52-0,75. Genom att tillämpa multilevel analys strategi, blev spatiotemporal association funktioner mer informativ i att förutsäga tumör malignitet, vilket visades av en statistisk testning i tio spatiotemporal association funktioner. Genom att använda en LS-SVM-klassning med den optimerade funktionen på andra och tredje nivån visade CAD-schemat en z på 0,88 i klassificeringen av maligna och godartade tumörer. När denna prestanda jämfördes med samma LS-SVM klassificerare med enkla formfunktioner som inte återspeglar spatiotemporal association, det fanns en statistiskt signifikant skillnad 0,88 vs 0,79, p  på 0,05, vilket tyder på att multilevel analys strategi ger en betydande prestandaförbättring. Resultaten tyder på att den multilevel analys strategi karakteriserar komplexa tumör förbättring mönster effektivt med spatiotemporal association funktioner, vilket i sin tur leder till en förbättrad tumör differentiering. Det föreslagna CAD-systemet har potential att förbättra den diagnostiska prestandan hos bröst DCE-MRI.
En minst-kvarts stöd vektor maskin (LS-SVM) klassificerare användes för att skilja mellan maligna och godartade fall REF.
Multilevel analysis of spatiotemporal association features for differentiation of tumor enhancement patterns in breast DCE-MRI
{'venue': 'Medical physics', 'journal': 'Medical physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}