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静脉期CT影像组学联合临床特征预测上皮性卵巢癌患者BRCA突变
被引量:
1
1
作者
徐梦莉
赵艳萍
+2 位作者
马焱
马尔克亚·卡马力拜克
李莉
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第6期952-957,共6页
目的观察静脉期CT影像组学联合临床特征预测上皮性卵巢癌(EOC)患者乳腺癌易感基因(BRCA)突变的价值。方法回顾性纳入111例经手术病理及BRCA检测确诊的EOC患者,按8∶2比例划分训练集[n=90,35例BRCA突变(+)及55例BRCA突变(-)]与测试集[n=2...
目的观察静脉期CT影像组学联合临床特征预测上皮性卵巢癌(EOC)患者乳腺癌易感基因(BRCA)突变的价值。方法回顾性纳入111例经手术病理及BRCA检测确诊的EOC患者,按8∶2比例划分训练集[n=90,35例BRCA突变(+)及55例BRCA突变(-)]与测试集[n=21,8例BRCA突变(+)及13例BRCA突变(-)]。采用单及多因素logistic回归(LR)分析临床及CT资料,筛选EOC患者BRCA突变的独立预测因素并建立临床模型。基于静脉期CT提取及筛选病灶最佳影像组学特征,计算影像组学评分(Radscore),并分别以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和LR建立机器学习(ML)模型并选择其中最优者,基于Radscore联合独立预测因素构建联合模型。评估各模型预测效能及临床价值。结果人附睾蛋白4为EOC患者BRCA突变的独立预测因素,以之构建的临床模型在训练集和测试集的曲线下面积(AUC)分别为0.648、0.742。RF、SVM、LR模型在训练集的AUC分别为0.726、0.763、0.860,在测试集分别为0.708、0.750、0.700,以SVM模型为最优ML模型。联合模型在训练集和测试集的AUC分别为0.819、0.783,其在训练集的AUC高于临床模型(P=0.022);其余模型两两比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。决策曲线分析显示,当阈值大于0.15时,联合模型的临床价值高于临床及SVM模型。结论静脉期CT影像组学联合临床特征能有效预测EOC患者BRCA突变。
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关键词
卵巢肿瘤
乳腺癌易感基因
体层摄影术
X线计算机
影像组学
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题名
静脉期CT影像组学联合临床特征预测上皮性卵巢癌患者BRCA突变
被引量:
1
1
作者
徐梦莉
赵艳萍
马焱
马尔克亚·卡马力拜克
李莉
机构
新疆医科大学附属肿瘤医院妇外一科
新疆医科大学附属肿瘤医院核医学科
出处
《中国医学影像技术》
北大核心
2025年第6期952-957,共6页
基金
“天山英才”科技创新领军人才项目(2022TSYCLJ0033)。
文摘
目的观察静脉期CT影像组学联合临床特征预测上皮性卵巢癌(EOC)患者乳腺癌易感基因(BRCA)突变的价值。方法回顾性纳入111例经手术病理及BRCA检测确诊的EOC患者,按8∶2比例划分训练集[n=90,35例BRCA突变(+)及55例BRCA突变(-)]与测试集[n=21,8例BRCA突变(+)及13例BRCA突变(-)]。采用单及多因素logistic回归(LR)分析临床及CT资料,筛选EOC患者BRCA突变的独立预测因素并建立临床模型。基于静脉期CT提取及筛选病灶最佳影像组学特征,计算影像组学评分(Radscore),并分别以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和LR建立机器学习(ML)模型并选择其中最优者,基于Radscore联合独立预测因素构建联合模型。评估各模型预测效能及临床价值。结果人附睾蛋白4为EOC患者BRCA突变的独立预测因素,以之构建的临床模型在训练集和测试集的曲线下面积(AUC)分别为0.648、0.742。RF、SVM、LR模型在训练集的AUC分别为0.726、0.763、0.860,在测试集分别为0.708、0.750、0.700,以SVM模型为最优ML模型。联合模型在训练集和测试集的AUC分别为0.819、0.783,其在训练集的AUC高于临床模型(P=0.022);其余模型两两比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。决策曲线分析显示,当阈值大于0.15时,联合模型的临床价值高于临床及SVM模型。结论静脉期CT影像组学联合临床特征能有效预测EOC患者BRCA突变。
关键词
卵巢肿瘤
乳腺癌易感基因
体层摄影术
X线计算机
影像组学
Keywords
ovarian neoplasms
breast cancer susceptibility gene
tomography,X-ray computed
radiomics
分类号
R737.31 [医药卫生—肿瘤]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
静脉期CT影像组学联合临床特征预测上皮性卵巢癌患者BRCA突变
徐梦莉
赵艳萍
马焱
马尔克亚·卡马力拜克
李莉
《中国医学影像技术》
北大核心
2025
1
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