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基于钆塞酸二钠增强MRI的机器学习模型可预测肝细胞癌的微血管侵犯
被引量：
1
1
作者
郭剑波
张添辉
+3 位作者
黄送
程亚宝
林异文
李玉
林
《分子影像学杂志》
2023年第4期736-740,共5页
目的探讨基于钆塞酸二钠增强MRI的机器学习模型预测肝细胞癌微血管侵犯(MVI)的价值。方法回顾性分析2017年1月~2020年12月接受钆塞酸二钠增强MR扫描的59例经病理证实为肝细胞癌患者的MRI图像资料及临床资料,依据术后病理结果分为MVI阴性...
目的探讨基于钆塞酸二钠增强MRI的机器学习模型预测肝细胞癌微血管侵犯(MVI)的价值。方法回顾性分析2017年1月~2020年12月接受钆塞酸二钠增强MR扫描的59例经病理证实为肝细胞癌患者的MRI图像资料及临床资料,依据术后病理结果分为MVI阴性组(n=34)及阳性组(n=25)。分别在肝胆特异期及表观弥散系数图像上测量得到信噪比及对比噪声比。采用主成分分析法对特征进行降维并构建支持向量机模型,采用ROC曲线及混淆矩阵评价模型的诊断效能。结果构建的支持向量机预测模型诊断MVI的曲线下面积为0.92(95%CI:0.83,0.95),准确率为0.80,敏感度为0.64,特异性为0.91。结论基于钆塞酸二钠增强MRI构建的机器学习模型在肝细胞癌术前诊断MVI具有较好的应用价值。
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关键词
肝细胞癌
微血管侵犯
钆塞酸二钠
磁共振成像
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职称材料
题名
基于钆塞酸二钠增强MRI的机器学习模型可预测肝细胞癌的微血管侵犯
被引量：
1
1
作者
郭剑波
张添辉
黄送
程亚宝
林异文
李玉
林
机构
梅州市人民医院放射科
梅州市人民医院病理科
出处
《分子影像学杂志》
2023年第4期736-740,共5页
基金
梅州市人民医院科研培育项目(PY-C2021012)。
文摘
目的探讨基于钆塞酸二钠增强MRI的机器学习模型预测肝细胞癌微血管侵犯(MVI)的价值。方法回顾性分析2017年1月~2020年12月接受钆塞酸二钠增强MR扫描的59例经病理证实为肝细胞癌患者的MRI图像资料及临床资料,依据术后病理结果分为MVI阴性组(n=34)及阳性组(n=25)。分别在肝胆特异期及表观弥散系数图像上测量得到信噪比及对比噪声比。采用主成分分析法对特征进行降维并构建支持向量机模型,采用ROC曲线及混淆矩阵评价模型的诊断效能。结果构建的支持向量机预测模型诊断MVI的曲线下面积为0.92(95%CI:0.83,0.95),准确率为0.80,敏感度为0.64,特异性为0.91。结论基于钆塞酸二钠增强MRI构建的机器学习模型在肝细胞癌术前诊断MVI具有较好的应用价值。
关键词
肝细胞癌
微血管侵犯
钆塞酸二钠
磁共振成像
Keywords
hepatocellular carcinoma
microvascular invasion
Gd-EOB-DTPA
magnetic resonance imaging
分类号
R735.7 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于钆塞酸二钠增强MRI的机器学习模型可预测肝细胞癌的微血管侵犯
郭剑波
张添辉
黄送
程亚宝
林异文
李玉
林
《分子影像学杂志》
2023
1
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