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多期组学特征联合应用在经中医药联合微创术综合治疗后肝癌早期复发中的预测价值
被引量：
1
1
作者
赵成利
温泽迎
+5 位作者
周舟
程留慧
郭伟
孙樱函
崔璐
王道清
《影像科学与光化学》
CAS
2024年第3期192-200,共9页
目的:探究基于多期CT影像组学特征联合应用在肝癌经中医药联合微创术综合治疗后早期复发的预测价值。方法:选取104例已确诊肝癌病例在接受综合治疗前一个月内的上腹部CT平扫及增强检查图像,用单因素和多因素Logistic分析筛选与肝癌早期...
目的:探究基于多期CT影像组学特征联合应用在肝癌经中医药联合微创术综合治疗后早期复发的预测价值。方法:选取104例已确诊肝癌病例在接受综合治疗前一个月内的上腹部CT平扫及增强检查图像,用单因素和多因素Logistic分析筛选与肝癌早期复发相关的临床独立预测因素;使用ITK-snap软件对平扫期、动脉期、门静脉期图像进行病灶勾画,利用K最佳、LASSO对提取的组学特征进行筛选,使用LR、SVM、RF模型算法为筛选好的特征构建组学预测模型,通过AUC值、敏感度、特异度及ROC曲线等指标评估模型的预测效能,最后使在最优模型算法基础上具有稳健预测效能及高特异度的组学模型与临床独立预测因素结合构建综合预测模型。结果:通过Logistic分析发现肿瘤直径≥5 cm(P=0.05)、多发肿瘤(P=0.04)、门静脉栓塞(P=0.04)是与肝癌复发相关的临床独立预测因素;此外,在3种模型算法中SVM模型算法预测性能最好,并基于此模型算法构建的三期组学模型预测效能稳健(AUC值为0.96)且特异度最高(97%),使之与临床独立预测因素结合构建的综合模型AUC值为0.94,特异度为98.5%。结论:多期组学特征联合应用并与临床特征变量共同构建的综合模型可高效且准确地预测综合治疗肝癌病例的早期复发情况。
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关键词
影像组学
联合应用
肝癌
中西医综合治疗
预测
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职称材料
肺纤维化合并肺气肿综合征定量CT与肺功能的相关性分析
2
作者
崔璐
程留慧
+3 位作者
朱永月
孙樱函
王默涵
王道清
《影像科学与光化学》
CAS
2024年第1期58-64,共7页
本研究探讨肺纤维化合并肺气肿(CPFE)综合征定量CT与肺功能的相关性,为CPFE的诊断、评估、治疗提供依据。回顾性分析88例进行过胸部高分辨率CT(HRCT)和肺功能(PFT)检查的CPFE患者及同期收治的96例肺气肿患者。根据阈值分割法对其CT图像...
本研究探讨肺纤维化合并肺气肿(CPFE)综合征定量CT与肺功能的相关性,为CPFE的诊断、评估、治疗提供依据。回顾性分析88例进行过胸部高分辨率CT(HRCT)和肺功能(PFT)检查的CPFE患者及同期收治的96例肺气肿患者。根据阈值分割法对其CT图像使用3D Slicer软件获得定量CT指标,包括全肺容积(TLV)、正常肺区域百分比(NL%)、低密度衰减值(LAA%-950)及高密度衰减值(HAA%-700)。采用Pearson相关性分析定量CT指标与肺功能的相关性,使用受试者操作特征(ROC)曲线分析CPFE组与肺气肿组的肺功能指标及定量CT指标的诊断效能。计算结果显示,CPFE组比与肺气肿组好发于吸烟男性,二者在男性比例、吸烟比例及吸烟包年年份差异具有统计学意义(P<0.05)。CPFE组与肺气肿组除在肺活量占预计值的百分比(VC%pred)、用力肺活量占预计值的百分比(FVC%pred)差异无统计学意义,其余肺功能指标差异具有统计学意义(P值均<0.05)。两组在高密度衰减值(HAA%)、低密度衰减值(LAA%)、全肺容积(TLV)差异具有统计学意义(P值均<0.05)。TLV、HAA%、LAA%均与第一秒用力肺活量与用力肺活量比值(FEV1/FVC)相关性最高(r值分别为-0.67、0.36、0.43,P值均<0.05),正常肺区域百分比(NL%)与一氧化碳弥散量占预计值的百分比(DLCO%pred)相关性最高(r=0.53,P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,FEV1/FVC与HAA%是鉴别CPFE与肺气肿的独立预测因素,曲线下面积(AUC)分别为0.87(95%CI:0.82~0.92)、0.83(95%CI:0.77~0.89)。由此可知,定量CT指标可用于CPFE的诊断,且可在一定程度上评估肺功能的损害情况。
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关键词
肺纤维化合并肺气肿综合征
肺气肿
定量CT
肺功能
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职称材料
题名
多期组学特征联合应用在经中医药联合微创术综合治疗后肝癌早期复发中的预测价值
被引量：
1
1
作者
赵成利
温泽迎
周舟
程留慧
郭伟
孙樱函
崔璐
王道清
机构
重庆医科大学附属第一医院
河南中医药大学第一附属医院
河南中医药大学
出处
《影像科学与光化学》
CAS
2024年第3期192-200,共9页
基金
河南省健康委国家中医床研究基地科研专项(2022JDZX063,2022JDZX064)。
文摘
目的:探究基于多期CT影像组学特征联合应用在肝癌经中医药联合微创术综合治疗后早期复发的预测价值。方法:选取104例已确诊肝癌病例在接受综合治疗前一个月内的上腹部CT平扫及增强检查图像,用单因素和多因素Logistic分析筛选与肝癌早期复发相关的临床独立预测因素;使用ITK-snap软件对平扫期、动脉期、门静脉期图像进行病灶勾画,利用K最佳、LASSO对提取的组学特征进行筛选,使用LR、SVM、RF模型算法为筛选好的特征构建组学预测模型,通过AUC值、敏感度、特异度及ROC曲线等指标评估模型的预测效能,最后使在最优模型算法基础上具有稳健预测效能及高特异度的组学模型与临床独立预测因素结合构建综合预测模型。结果:通过Logistic分析发现肿瘤直径≥5 cm(P=0.05)、多发肿瘤(P=0.04)、门静脉栓塞(P=0.04)是与肝癌复发相关的临床独立预测因素;此外,在3种模型算法中SVM模型算法预测性能最好,并基于此模型算法构建的三期组学模型预测效能稳健(AUC值为0.96)且特异度最高(97%),使之与临床独立预测因素结合构建的综合模型AUC值为0.94,特异度为98.5%。结论:多期组学特征联合应用并与临床特征变量共同构建的综合模型可高效且准确地预测综合治疗肝癌病例的早期复发情况。
关键词
影像组学
联合应用
肝癌
中西医综合治疗
预测
Keywords
radiomics
joint application
liver cancer
comprehensive treatment of traditional Chinese medicine and western medicine
prediction
分类号
R735.7 [医药卫生—肿瘤]
R730.44 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
肺纤维化合并肺气肿综合征定量CT与肺功能的相关性分析
2
作者
崔璐
程留慧
朱永月
孙樱函
王默涵
王道清
机构
河南中医药大学
河南中医药大学第一附属医院放射科
出处
《影像科学与光化学》
CAS
2024年第1期58-64,共7页
文摘
本研究探讨肺纤维化合并肺气肿(CPFE)综合征定量CT与肺功能的相关性,为CPFE的诊断、评估、治疗提供依据。回顾性分析88例进行过胸部高分辨率CT(HRCT)和肺功能(PFT)检查的CPFE患者及同期收治的96例肺气肿患者。根据阈值分割法对其CT图像使用3D Slicer软件获得定量CT指标,包括全肺容积(TLV)、正常肺区域百分比(NL%)、低密度衰减值(LAA%-950)及高密度衰减值(HAA%-700)。采用Pearson相关性分析定量CT指标与肺功能的相关性,使用受试者操作特征(ROC)曲线分析CPFE组与肺气肿组的肺功能指标及定量CT指标的诊断效能。计算结果显示,CPFE组比与肺气肿组好发于吸烟男性,二者在男性比例、吸烟比例及吸烟包年年份差异具有统计学意义(P<0.05)。CPFE组与肺气肿组除在肺活量占预计值的百分比(VC%pred)、用力肺活量占预计值的百分比(FVC%pred)差异无统计学意义,其余肺功能指标差异具有统计学意义(P值均<0.05)。两组在高密度衰减值(HAA%)、低密度衰减值(LAA%)、全肺容积(TLV)差异具有统计学意义(P值均<0.05)。TLV、HAA%、LAA%均与第一秒用力肺活量与用力肺活量比值(FEV1/FVC)相关性最高(r值分别为-0.67、0.36、0.43,P值均<0.05),正常肺区域百分比(NL%)与一氧化碳弥散量占预计值的百分比(DLCO%pred)相关性最高(r=0.53,P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,FEV1/FVC与HAA%是鉴别CPFE与肺气肿的独立预测因素,曲线下面积(AUC)分别为0.87(95%CI:0.82~0.92)、0.83(95%CI:0.77~0.89)。由此可知,定量CT指标可用于CPFE的诊断,且可在一定程度上评估肺功能的损害情况。
关键词
肺纤维化合并肺气肿综合征
肺气肿
定量CT
肺功能
Keywords
pulmonary fibrosis combined with pulmonary emphysema syndrome
pulmonary emphysema
quantitative CT
pulmonary function
分类号
R563 [医药卫生—呼吸系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多期组学特征联合应用在经中医药联合微创术综合治疗后肝癌早期复发中的预测价值
赵成利
温泽迎
周舟
程留慧
郭伟
孙樱函
崔璐
王道清
《影像科学与光化学》
CAS
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
肺纤维化合并肺气肿综合征定量CT与肺功能的相关性分析
崔璐
程留慧
朱永月
孙樱函
王默涵
王道清
《影像科学与光化学》
CAS
2024
0
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