目的:研究基于聚类的多Atlas分割方法对正常组织感兴趣区分割的改善，以达到更好的危及器官的勾画效果。方法:选取2019—2020年浙江省肿瘤医院已完成治疗的100例宫颈癌患者的CT图像作为Atlas图谱库。按照危及器官（膀胱、直肠和外轮廓）的体积特征参数作为测度，利用k均值聚类（k-means）算法将Atlas图谱库划分成若干子集。将待分割图像匹配到相对应的图谱库中进行多Atlas分割。使用相似性系数（DSC）对分割结果进行评价分析。结果:以30例患者作为测试组，比较了不同聚类方法所生成的子图谱库对图像分割结果的改进。相较于一般多Atlas分割，聚类多Atlas分割方法能显著提高膀胱（DSC为0.83±0.09∶0.69±0.15， P<0.001和直肠（DSC为0.7±0.07∶0.56±0.16， P<0.001）的分割准确性，但左、右双侧股骨头（0.92±0.04、0.91±0.02）和骨髓（0.91±0.06）的差异无统计学意义。并且聚类多Atlas分割方法平均分割时间短于一般多Atlas分割方法（2.7∶6.3 min）。 结论:聚类多Atlas分割方法不但会减少与待分割图像配准的Atlas图像个数，而且预期能提高分割效果，并获得较高的准确率。

目的:基于数据挖掘方法探讨胡国华教授治疗卵巢储备功能减退（DOR）的用药规律及学术思想。方法:收集2021年1月1日－2022年3月31日胡教授诊治DOR患者的病历资料，应用中医传承计算平台V3.0软件对患者的中医症状及舌脉象，以及中药的频次、性味归经和功效类别进行频次分析，并进行常用药物组合分析、高频药物网络关系分析、基于Apriori算法的关联规则分析，以及基于K均值（K-means）聚类算法的聚类分析，归纳核心处方。结果:纳入患者85例，得到中医症状76个、舌象15个、脉象11个；涉及处方415首，包括中药164味，主要有女贞子、当归、黄芪、菟丝子、益母草、白术等，药性以温、平、寒为主，药味以甘、苦、辛为主，归经多入肝、脾、肾经。分析得到高频药物组合42个、核心处方6个。结论:胡教授治疗DOR总以补肾健脾以调体、疏利冲任以调经、疏肝宁心以调神为纲；用药轻巧精专，善用药对；处方从合守变，以平为期。

目的:数据缺失是队列研究中几乎无法避免的问题。本文旨在通过模拟研究，比较当前常见的8种缺失数据处理方法在纵向缺失数据中的填补效果，为纵向缺失数据的处理提供有价值的参考。方法:模拟研究基于R语言编程实现，通过Monte Carlo方法产生纵向缺失数据，通过比较不同填补方法的平均绝对偏差、平均相对偏差和回归分析的Ⅰ类错误，评价不同填补方法对于纵向缺失数据的填补效果及对后续多因素分析的影响。结果:均值填补、k近邻填补（KNN）、回归填补和随机森林的填补效果接近，且表现稳定；多重插补和热卡填充次于以上填补方法；K均值聚类和EM算法填补效果最差，表现也最不稳定。均值填补、EM算法、随机森林、KNN和回归填补可较好地控制Ⅰ类错误，多重插补、热卡填充和K均值聚类不能有效控制Ⅰ类错误。结论:对于纵向缺失数据，在随机缺失机制下，均值填补、KNN、回归填补和随机森林均可作为较好的填补方法，当缺失比例不太大时，多重插补和热卡填充也表现较好，不推荐K均值聚类和EM算法。

目的:探究一种以剂量体积直方图参数为优化变量，使用多目标优化算法的剂量优化配准算法，以提高锥形线束CT（CBCT）图像验证匹配的准确性。方法:回顾性分析哈尔滨医科大学附属肿瘤医院2022年收治的6例肺癌和5例宫颈癌患者的28套CBCT图像。以骨性配准的结果为剂量配准算法的初始点，在其周围的三维空间内计算各位移点的通量加权灰度均方差，并使用无监督k均值聚类方法筛选候选位移点。使用有限尺寸笔形束算法计算各候选位移点的三维剂量分布，并提取直方图剂量指标作为多目标优化算法的优化变量。使用多目标遗传算法求解Pareto最优解集后，根据预设的目标权重方案求解最优唯一解。结果:采用剂量优化配准后，肺癌病例计划靶区（PTV）的D 90%、D 95%、D 98%、D mean、适形度（CI）指标，较常规配准策略分别平均提高0.23 Gy、0.49 Gy、1.05 Gy、0.15 Gy、0.03，危及器官的剂量差异无统计学意义。宫颈癌病例PTV的D 90%、D 95%、D 98%、D mean、CI指标，较常规配准策略分别平均提高0.72 Gy、1.15 Gy、2.53 Gy、0.24 Gy、0.05，部分危及器官评估指标降低1.06~1.81 Gy。 结论:剂量优化配准方法可有效提高靶区覆盖度并降低危及器官剂量，减少刚性配准算法的残余误差，可作为自适应放疗技术的流程之一。

目的:探讨多参数MRI栖息地影像区分乳腺癌人表皮生长因子受体2（HER2）不同表达状态的价值。方法:该研究为横断面研究。回顾性分析2018年8月至2023年7月在汕头大学附属第二医院经病理证实的86例原发性浸润性乳腺癌的临床及影像资料。患者均为女性，年龄33~74（51±10）岁。患者均接受乳腺MRI检查，包括T 1WI、T 2WI、扩散加权成像和动态增强MRI。应用模糊C均值聚类算法对所有病灶的血管外细胞外间隙容积比（V e）、速率常数（K ep）、容积转运常数（K trans）及表观扩散系数（ADC）图进行聚类分析，从而将乳腺癌病灶内部分割成不同的栖息地亚区。以每个亚区中K trans、K ep的平均值量化血流灌注水平和每个亚区中ADC、V e的平均值量化细胞增殖水平，同时计算每个病灶每个亚区占整个病灶体积的百分比。采用Mann-Whitney U检验比较各栖息地亚区体积占比在不同HER2表达水平之间的差异。采用受试者操作特征曲线和曲线下面积（AUC）评价有统计学意义参数诊断HER2状态的效能。 结果:86例浸润型乳腺癌患者中，HER2阳性27例，HER2阴性59例；其中HER2阴性患者中，HER2低表达37例和HER2零表达22例。栖息地1、2、3亚区体积占比在HER2阳性与阴性患者中的差异均有统计学意义（ Z=2.90、 P=0.004； Z=-2.04、 P=0.042； Z=-2.19、 P=0.029），其预测HER2阳性表达的AUC值分别为0.696、0.638和0.648。栖息地2亚区体积占比在HER2低表达与零表达患者间差异有统计学意义（ Z=2.85、 P=0.004），其预测HER2低表达及零表达的AUC值为0.724。 结论:栖息地1亚区体积占比区分HER2阳性与阴性患者，栖息地2亚区体积占比区分HER2低表达与零表达患者效能较好，对于筛选HER2靶向治疗的潜在候选者具有重要临床意义。

目的 为解决修复后的投影数据与周围投影数据之间过渡不连续的问题,提出一种基于正弦图融合的CT金属伪影校正算法.方法 通过预处理和K均值聚类技术将具有相同空间信息的组织聚在一起生成先验图像,并根据金属区域与先验图像的投影差异校正原始图像投影以得到校正后的投影数据,最后采用滤波反投影算法重建得到校正后的CT图像.结果 在CT仿真数据验证中,基于先验插值的金属伪影校正(Fusion Prior-Based Metal Artifact Reduction,FP-MAR)算法在单金属校正和多金属校正中的峰值信噪比分别为0.943和0.915,比线性插值校正金属伪影(Linear Interpolation Based Metal Artifact Reduction,LI-MAR)算法分别增加了28.65%和44.55%;FP-MAR算法在单金属校正和多金属校正中的结构相似性分别为0.984和0.961,比LI-MAR算法分别增加了48.41%和64.27%.临床CT伪影影像验证中,FP-MAR算法校正后CT金属伪影的主观评价高于LI-MAR算法校正后的CT金属伪影图像,且二者差异有统计学意义.结论 本研究提出的算法可有效解决修复后的投影数据与周围投影数据之间过渡不连续的问题,更好地保留金属结构附近的信息.

目的:探讨多相CT影像组学特征在预测低分化胆囊癌中的价值.方法:回顾性分析本院行根治性胆囊切除术后经病理证实的胆囊癌,根据病理结果分为低分化组(占比44.5%)和非低分化组(占比55.5%).应用3D Slicer 软件手动勾画感兴趣区(ROI),分别提取动脉期及静脉期影像组学特征.使用互信息法筛选影像组学特征,将训练集三步降维法筛选的双期影像组学特征拟合至K-邻近算法构建胆囊癌低分化预测模型,测试集用于模型预测效能评价.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,通过比较曲线下面积(AUC),确定影像组学特征对低分化胆囊癌的预测效能.结果:筛选出双期特征各1 502个,应用三步降维法提取6个特征,即大面积强调、大区域高灰度强调、熵、均值、均方根、第10百分位.预测模型结果显示,训练集AUC 为0.83(灵敏度0.76,特异度0.71),测试集AUC为0.68(灵敏度0.67,特异度0.60).结论:双相CT影像组学特征对低分化胆囊癌的分级具有较好的预测价值,并具有可重复性.

通过测定星云湖23个表层沉积物中氮、磷元素含量,结合该湖泊不同时期的营养盐数据和机器学习K近邻(KNN)、反距离权重(IDW)、普通克里金(OK)及核平滑(KS)方法,分析表层沉积物中氮、磷元素含量的空间分布特征及各插值模型预测的精度,研究星云湖氮、磷浓度持续增加的影响因素,探讨机器学习KNN算法在湖泊表层沉积物氮、磷元素含量预测中的优势.结果表明:星云湖表层沉积物TN含量在0.56％～0.86％,平均值为0.71％;TP含量介于0.57％～0.91％,平均值为0.78％.4种算法模型插值预测的氮、磷元素空间分布具有一定的相似性,但在不同时期KNN算法的空间插值预测误差最小,拟合精度高于传统插值模型,并将其运用于已有的相关研究结果中,发现在氮、磷浓度相对较低时KNN模型的空间预测精度更高.研究表明,星云湖表层沉积物氮、磷元素浓度整体呈上升趋势,其不同时期和空间上的差异主要由流域内土地利用类型、农业面源及湖泊自然要素等影响.研究结果将为低纬高原湖泊表层沉积物营养盐空间预测及湖泊生态保护提供一定参考.

目的 为实现不同上肢损伤程度患者的康复训练,设计一种基于表面肌电信号(surface electromyographic signal,sEMG)的上肢外骨骼康复训练系统.方法 该康复训练系统的机械结构主要由背部控制部分、可变刚度驱动器以及可调节上肢支架部分组成;控制系统包括肌电采集、滤波、特征提取和动作分类识别.首先采集肌电信号,并提取时域特征;然后采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)进行降维处理,用K均值聚类算法(K-means clustering algorithm)进行动作模式分类识别;最后对可变刚度驱动器进行刚度测量实验,并进行仿真实验验证分类效果.结果 康复训练系统可以自主地调节刚度,并且动作模式的总体识别率为89.74%.结论 该康复训练系统动作模式识别率高,可以更好地带动患者完成康复训练.

目的 从药材成分集合与化合物分类集合相似性差异的角度,使用集成学习算法构建药材主归经络判别模型,为中药归经判别提供新方法.方法 收集中药药材及其对应归经信息,通过TCMSP数据库收集药材对应成分.利用ChemSpider数据库及RDKit包收集药材成分的物理性质及指纹特征并对数据进行降重和归一化处理,使用K均值聚类算法构建化合物分类集合.使用余弦相似性计算药材成分、化合物分类集合相似性,集合相似性的差异将用于中药归经的判别.最后使用集成学习算法建立药材归经判别模型,并对模型进行对比评价.结果 使用Random Forest,XGBoost,Ada-boost三种算法构建药材主归经络判别模型,使用十折交叉验证进行参数调优,根据最优参数下测试集上的平衡准确率(balance accuracy)评价模型优劣,三种算法中随机森林算法表现出了最优的性能,平衡准确率达到了0.72.结论 本研究探索了中药药材成分与主归经络之间的关系,建立了药材归经判别模型,为中药归经判别量化提供一种新思路和新方法.