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CT影像组学在肝癌中医证型预测中的价值研究
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作者 岑永义 农海洋 +6 位作者 何欣 莫夏萍 王秀峰 兰志毅 崔宇 陈先勤 陆玉敏 《广西中医药大学学报》 2025年第3期29-33,共5页
[目的]探讨基于CT的影像组学在原发性肝癌中医证型预测中的应用价值。[方法]回顾性分析91例原发性肝癌患者的临床资料,根据中医诊断标准将其分为实证和虚证两组。在所有患者CT图像(包括平扫、动脉期、门脉期、平衡期)上手动勾画感兴趣区... [目的]探讨基于CT的影像组学在原发性肝癌中医证型预测中的应用价值。[方法]回顾性分析91例原发性肝癌患者的临床资料,根据中医诊断标准将其分为实证和虚证两组。在所有患者CT图像(包括平扫、动脉期、门脉期、平衡期)上手动勾画感兴趣区(ROI)后共提取出376个纹理特征,对所有特征进行标准化后按照8∶2的比例将数据集随机分为训练集和测试集,然后通过最小绝对收缩和选择算子(lasso)回归进行特征降维,最后运用随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)两种机器学习方法进行预测模型构建,用受试者工作特征曲线(ROC)评估影像组学模型的预测效能,用决策曲线分析(DCA)评估模型在实际临床决策中的应用价值。[结果]91例肝癌患者中,中医证型为实证48例,虚证43例。经特征降维后筛选出7个参数用以构建影像组学模型,其中RF、XGBoost模型在训练集中的准确度分别为0.945、0.959,曲线下的面积(AUC)分别为0.996、0.997,灵敏度分别为0.882、0.971,特异度分别为1.000、0.949;在测试集中的准确度分别为0.722、0.833,AUC分别为0.864、0.901,灵敏度分别为0.556、0.667,特异度分别为0.889、1.000。[结论]CT影像组学在肝癌中医证型预测中具有应用价值,XGBoost模型的预测效果较好。 展开更多
关键词 肝癌 CT 影像组学 中医证型
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