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基于超声影像组学的临床列线图预测模型在慢性肾脏病纤维化程度诊断中的价值
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作者 胡小敏 肖为瀚 +2 位作者 刘学彬 张超学 覃夏川 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第3期331-336,共6页
目的探讨基于超声组学的临床列线图预测模型诊断慢性肾脏病(CKD)纤维化程度的价值。资料与方法回顾性分析南充市中心医院2014年1月—2022年7月经肾穿刺活检确诊CKD患者350例。根据肾间质纤维化肾小管萎缩(TA/IF)将患者进行分类,按照7∶... 目的探讨基于超声组学的临床列线图预测模型诊断慢性肾脏病(CKD)纤维化程度的价值。资料与方法回顾性分析南充市中心医院2014年1月—2022年7月经肾穿刺活检确诊CKD患者350例。根据肾间质纤维化肾小管萎缩(TA/IF)将患者进行分类,按照7∶3随机分为训练组245例和验证组105例。通过评估患者人口统计学建立临床预测模型,根据从肾脏超声图像中提取出的影像组学特征建立XGBoost机械学习模型,随后结合影像组学评分和临床独立预测因子建立临床超声影像组学列线图预测模型。利用受试者工作特征曲线及校准曲线评估3种模型的诊断效能。结果350例CKD患者中,TA/IF 0类226例,TA/IF 1类124例。基于临床特征和影像组学评分的临床影像组学列线图模型的预测效果最佳,其训练组和验证组曲线下面积分别为0.938(95%CI 0.909~0.969)和0.933(95%CI 0.891~0.980)。结论超声影像组学预测模型在无创诊断CKD患者的TA/IF方面具有潜力。基于影像组学评分联合临床数据的列线图预测模型可能有助于患者临床管理。 展开更多
关键词 肾功能不全 慢性 纤维化 超声检查 影像组学 列线图表
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