基于Hurst指数的脑胶质瘤分级方法

摘要：

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0.6381～0.6737,高级别肿瘤Hurst指数范围为0.7514～0.8194.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.

关键词：脑胶质瘤、肿瘤分级、复杂度、赫斯特指数

所属期刊栏目：38

分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：南京航空航天大学研究生创新基地实验室开放基金kfjj20170324

在线出版日期：2019-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：271-276