Browsing by Author "林鋐洋"

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    應用最優質量傳輸、深度學習分割與影像組學於腦腫瘤 CDKN2A/B 純合缺失分類
    (2025) 林鋐洋; Lin, Hung-Yang
    本研究針對類別不平衡的動態對比增強磁振造影（Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging, DCE-MRI）醫學影像資料進行不同的影像預處理，並從中提取影像組學特徵。之後訓練了多個分類模型用於預測腦腫瘤的 CDKN2A/B 純合缺失。在影像預處理的部分，首先使用最優質量傳輸（Optimal Mass Transport, OMT）方法將原始 DCE-MRI 影像從 256 × 220 × 176 壓縮至 128 × 128 × 128，以降低計算成本與儲存需求，有利於後續的分析。接著利用基於 BraTS2023 資料集訓練的 nnU-Net 模型對腦腫瘤進行自動分割，標註目標腫瘤區域。從標記的全腫瘤 (Whole Tumor, WT) 區域提取影像組學特徵（radiomic features），並結合獨立樣本 t 檢定 與 LASSO 回歸 進行特徵篩選與降維，以提升分類模型的性能。隨後建構支援向量機（Support Vector Machine, SVM） 及邏輯回歸（Logistic Regression） 進行分類，並以 ROC-AUC、召回率（Recall） 等指標評估模型效能。最後透過 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 計算特徵對模型決策的貢獻，以解釋模型的預測結果。