基于遗传算法-支持向量机的兔肝VX2肿瘤光谱鉴别

刘晨阳， 许黄蓉， 段 峰， 王泰升， 卢振武， 鱼卫星

1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所精密仪器与装备研发中心, 吉林 长春 130033 2. 中国科学院大学, 北京 100049 3. 中国科学院西安光学精密机械研究所， 中国科学院光谱成像技术重点实验室, 陕西 西安 710119 4. 中国人民解放军总医院介入放射科， 北京 100853

引 言

原发性肝癌(primary liver cancer, PLC)， 简称肝癌， 是全球最常见的恶性肿瘤之一， 目前PLC诊断的金标准仍是病理组织学或细胞学检查， 影像学检查包括超声影像检查、 多期动态增强CT(X射线断层扫描)、 动态对比增强磁共振(MRI)扫描， 其中MRI肝胆特异性对比剂增强扫描是目前国际上公认的比较准确的影像学检查方法[1-2]。 外科手术切除是治疗肝癌的主要方法， 而手术切除过程中对肿瘤边界部位及范围的判定极为重要， 切除范围过小可能会造成术后肿瘤残余， 切除范围过大则会造成残余肝脏体积变小、 肝储备功能下降。 因此， 临床急需一种可以快速、 准确、 实时的分辨肿瘤组织和正常肝脏组织的新方法， 以便更准确地判断手术切除边界， 使患者更好地获益。

光谱技术的快速、 无损、 实时等特性， 使其逐渐成为生物组织识别和诊断领域的研究热点。 衰减全反射傅里叶变换红外光谱技术对甲状腺疾病、 乳腺疾病、 大鼠胆固醇以及肺癌筛查等良、 恶性组织具有较高的鉴别能力[3-7]。 同时， 不断发展的机器学习也被应用于各种领域， 如瓷器、 护肤品等光谱数据分析[8-10]。 机器学习仅仅依靠识别模式和推理便可从复杂且庞大的数据集中发现并识别出特定的模式， 快速实现相应的目的。……