基于磁共振图像的脑瘤MGMT表达状况检测算法

针对脑胶质瘤的O6 甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(MGMT)表达状况检测受主观影响的问题,以中国脑胶质瘤患者的磁共振图像（MRI）为研究对象,提出一种包括特征提取、特征优化和模式分类的图像处理方法.利用图像的灰度共生矩阵、灰度 梯度共生矩阵和二维离散正交S变换(2D-DOST)提取肿瘤病变区域的纹理特征,结合环形增强和年龄特征构成初始特征集.将k最邻近法（KNN）与支持向量机（SVM）结合,进行特征优化.使用留一交叉检验法(LOOCV),将最优特征集进行SVM分类.分别对25位脑胶质瘤患者的T1加权、T1增强和FLAIR序列的磁共振图像进行分析.结果表明,该算法能够降低特征集的冗余程度,克服小样本分类困难,准确有效地检测MGMT表达状况.