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多模态磁共振定量参数在肺癌病理特征预测中的应用研究的任务书
任务书
一、课题名称
多模态磁共振定量参数在肺癌病理特征预测中的应用研究
二、研究背景
肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，对社会的影响非常大。而现有的影像学诊断手段往往只能够细致的观察肿瘤的形态特征、轮廓等信息，却不能够提供肿瘤的内部状态及其组织学特征等方面的信息，更不能够进行良恶性分类及其分级预测等，因此亟需寻找一种新的影像学诊断方法。
近年来，磁共振成像（MRI）已成为临床肺癌影像学诊断的常规方法。传统的许多手动测量方法在现今图像语言学中显得过于简单且容易出错。同样地，现有的定量指标也不适用于各个特定的数据集。因此，利用磁共振定量参数来预测肺癌病理特征已成为一个热门的领域，并已成功地用于癌组织的良恶性分析及其预测。
因此，本项目旨在利用多模态磁共振定量参数进行肺癌病理特征的预测研究，提高肺癌影像学诊断的准确性和可靠性，对肺癌的早期筛查、诊断和治疗方案的确定等方面有重要的临床应用价值。
三、研究内容
1.对已有的多模态磁共振肺癌数据集进行收集和处理，并标注出相关病理学特征。
2.研究多模态磁共振影像中的定量参数：
（1）采用各种数学分析技术和机器学习方法，如回归、分类、聚类等方法，提取和计算定量参数。
（2）根据采集到的数据，建立肺癌影像的多模态磁共振定量参数的分类模型，并进行模型的优化。
3.与病理学进行比较研究：
（1）研究多模态磁共振定量参数与肺癌病理学相关特征之间的关系；
（2）研究多模态磁共振定量参数对肺癌病理学良恶性分类及其分级预测的影响。
4.评估多模态磁共振定量参数在肺癌病理特征预测中的应用效果，比较定量参数和传统影像学诊断方法的诊断准确性和可靠性，并最终确定最优的预测模型。
四、研究意义
1.本研究可利用多模态磁共振定量参数预测肺癌的病理学特征，增加了影像学诊断手段，提高了肺癌诊断的准确性和可靠性。
2.我们可以了解肺癌病理学特征与MRI影像的关联，更好地解释影像，更好地规划治疗方案。
3.对于病理学的诊断分析，本研究可以为病理学家提供参考，同时又可为尚未进行病理学分析的肺癌研究提供更细致的标志物分析。
4.本研究将比较多模态磁共振定量参数和传统影像学诊断方法的诊断效果，较全面地证明了应用定量参数在肺癌诊断中的优越性。
五、研究方法
1.数据集选取：
本研究将收集已有的多模态磁共振肺癌数据集，这些数据集包含不同类型的磁共振影像，包括T1WI、T2WI、DWI等多种模态。同时，需要负责标注相关病理学特征。
2.多模态磁共振定量参数提取：
根据采集到的数据，利用各种数学分析技术和机器学习方法提取和计算肺癌影像的多模态定量参数，以提高预测模型的准确性和可靠性，并可以使用机器学习将数据集导出到一个特定的格式中。
3.肺癌病理学分析：
本研究将与病理学进行比较分析，通过对病理学特征的分析，得出影像学和病理学之间的联系，为病理学家提供一些参考。
4.评估模型的效果：
最终根据数据集选取、多模态磁共振定量参数提取和肺癌病理学分析等步骤，评估多模态磁共振定量参数在肺癌诊断中的应用效果，最终确定最优的预测模型。
六、研究进度和计划
本研究的起止时间：2022年1月1日-2022年12月31日
1.前期调研和文献综述研究（1月-2月）；
2.数据采集和标注，多模态磁共振参数提取（3月-4月）；
3.研究多模态磁共振影像与肺癌病理学相关特征之间的关系（5月-6月）；
4.研究多模态磁共振定量参数对肺癌病理学良恶性分类及其分级预测的影响（7月-8月）；
5.评估多模态磁共振定量参数在肺癌病理特征预测中的应用效果，并与传统影像学诊断方法进行比较（9月-10月）；
6.论文撰写、答辩和修改（11月-12月）。
七、参考文献
1.Li,K.,Li,J.,Liu,S.,etal.(2018).DevelopingandvalidatingapreoperativeMRI-basednomogramforpredictingpathologicalinvasionofthymoma.JournalofMagneticResonanceImaging,48(5),1282-1292.
2.Warntjes,M.J.,Larsson,E.M.,Leinhard,O.D.,etal.(2018).Rapidmagnitude-andphase-basedquantificationofsusceptibility-weightedimagingusingadaptivelocalthresholding.MagneticResonanceinMedicine,79(4),1903-1918.
3.Zhang,Y.,Wang,Y.,Liu,H.,etal.(2019).Deeplear