基于ARMA模型的早期肝纤维化检测及

程度识别研究与无创肝纤维化肝硬化早期检测诊断方法

摘要

慢性肝损伤通常共同的转归是肝纤维化，而早期肝纤维化是可逆的，一旦发展到末 期成为肝硬化甚至肝癌则是不可逆的。因此，早期肝纤维化的检测及其分期的动态监测 和识别具有重要意义。本文以在体大鼠肝为实验对象，利用常规超声探头采集多帧超声 背散射信号，以形成的超声RF时间序列为数据源，提出了对超声RF时间序列进行 ARMA建模，并以该模型参量作为特征，利用随机森林分类器评估早期肝纤维化程度。

首先，对超声RF时间序列进行检测及预处理，使其满足建立ARMA模型的数据条 件。接着，对RF时间序列进行ARMA建模，分别采用三种不同的参数估计算法估计 ARMA模型的参量，利用随机森林分类器对早期肝纤维化程度进行二分类、三分类和五 分类的识别。最后，分析了不同参数估计算法、模型阶数以及ROI大小对早期肝纤维化 程度分类精度的影响。当ROI大小取10x60像素时，利用两段最小二乘（RLS_LS)算 法估计ARMA(4,3)模型的参量，以此作为特征，利用随机森林分类器，区分肝纤维化程 度正常肝与其他分期（^>1)、正常肝和轻度肝纤维化与其他分期（^>2)、中度和重 度肝纤维化与其他分期（^ > 3 )、肝硬化（^ > 4 )，平均分类精度和标准差分别为93.79% ±2.68、83.48%± 5.42、90.00%± 5.91、94.09%± 3.61;区分正常肝（S0)、轻度和中度纤 维化肝（S1、S2、S3)和重度肝纤维化（S4)的平均分类精度和标准差为90.61% ±4.38; 区分五级肝纤维化S0〜S4的平均分类精度和标准差为75.85% ±4.41。实验结果表明，通 过对超声RF时间序列建立ARMA模型，利用该模型的参量作为特征，基于随机森林分 类器可以识别早期肝纤维化组织的分期，平均识别精度优于以往的研究成果，同时发现 ROI大小对早期肝纤维化程度二分类、三分类和五分类的影响都不大。最后，本文作者 基于VS2010开发环境的MFC平台，开发了一套基于ARMA模型的早期肝纤维化检测 识别系统，实现了一种无创的、可重复的、低成本的、有效的可用于早期肝纤维化检测 及多类别分类的应用系统，为进一步在体人肝的早期纤维化检测和动态监测提供了新的 思路。

关键词：早期肝纤维化；ARMA模型；超声RF时间序列；随机森林

第一章绪论

1.1背景与意义

中国是慢性病毒性肝炎的多发国家，根据国家卫计委2015的统计，2015年我国的 病毒性肝炎发病人数高达121万。病毒性肝炎和其他病因造成的慢性肝损伤通常共同的 转归是肝纤维化，发展到末期成为肝硬化甚至肝癌，同时容易引发一系列的并发症，是 全世界共同的健康杀手。早期肝纤维化通过治疗是可以逆转的，是可以完全恢复正常的， 但发展成肝硬化则是难以逆转的。因此，及早发现肝纤维化和检测出肝纤维化的程度并 及时地针对性治疗是非常重要的^[1]。早期肝纤维化的检测在临床上具有重大意义，同时 早期肝纤维化的分期识别能动态监测出纤维化的程度变化，从而可以为治疗肝纤维化的 药物疗效提供有效的评估。

目前，肝活检仍然是肝纤维化检测的“金标准”，同时也是肝纤维化程度分级的重 要依据，但因其存在出血和并发症等有创操作，穿刺标本小及存在禁忌症等局限，临床 上迫切需要找到一种无创、可重复、有效的评估手段诊断肝纤维化的不同阶段。迄今为 止，血清学诊断是早期肝纤维化的常用手段，研究表明，肝纤维化血清学诊断肝纤维化 存在损伤性，缺乏特异性，准确度不高，且不能定量分析^[2]等不足。常规影像学方法， 包括B超、计算机断层扫描（CT)、核磁共振成像（MRI)等广泛用于肝脏的检查，研 究病理表明，早期肝纤维化的各分期微结构存在差异^[3]，但是常规的影像学分辨率不足 以观察组织的微结构，故无法检测早期的肝纤维化。而超声组织定征提供了检测组织微 结构的有效方法和补充常规超声技术的不足，有望在早期肝纤维化检测方面取得一定的 成果。

本文尝试在不增加常规超声检查设备成本的前提下，找到一种无创、可重复、实用 且有效的评估早期肝纤维化分期的组织定征方法。有研究表明，ARMA模型对原始的脑 电信号建模进行睡眠预测，发现ARMA模型对EEG信号的分类应用是有效的^[4-5]。本文 所用数据源是通过常规探头获取的超声RF时间序列，该时间序列与脑电信号具有相似 性，具有非平稳和非线性的特性，且有研究表明RF时间序列包含组织定征的信息^[6]。 因此，本文作者提出对超声RF时间序列建立ARMA模型，并认为ARMA模型参数与 病变下的肝纤维化组织相关。基于上述思想，本文以大鼠肝为实验对象，采用常规探头

获取大鼠肝的超声RF时间序列，并对该时间序列建立ARMA模型，在随机森林分类器 下对早期肝纤维化程度下的ARMA特征进行二分类、三分类和五分类的识别。最后， 基于超声RF时间序列建立ARMA模型的组织定征方法，开发了早期肝纤维化检测识别 系统，实现对早期肝纤维化程度的二分类、三分类和五分类的检测识别。

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