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MRI多模态影像组学鉴别肝细胞肝癌与肝富血供良性病变的应用价值 被引量:10
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作者 杨晨 朱帆东 +3 位作者 夏阳 楼天奇 张敏鸣 赵振华 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2023年第5期581-586,共6页
目的:探讨基于T2WI、DWI的影像组学鉴别肝细胞肝癌(HCC)与肝富血供良性病变(BLLs)的价值。方法:回顾性收集114例经病理证实为HCC(n=77)、血管瘤(n=23)、肝局灶性结节样增生(n=8)、肝血管平滑肌脂肪瘤(n=4)、肝脓肿(n=2)患者的临床与影... 目的:探讨基于T2WI、DWI的影像组学鉴别肝细胞肝癌(HCC)与肝富血供良性病变(BLLs)的价值。方法:回顾性收集114例经病理证实为HCC(n=77)、血管瘤(n=23)、肝局灶性结节样增生(n=8)、肝血管平滑肌脂肪瘤(n=4)、肝脓肿(n=2)患者的临床与影像资料,所有患者均在术前行3.0T MRI增强检查。利用ITK-SNAP软件勾画病灶,通过最小绝对收缩和选择算子回归以及最小冗余最大相关筛选影像组学特征,计算影像组学分数(Rad-score),使用多元logistic回归算法构建预测模型。绘制受试者工作特性(ROC)曲线评估预测模型的效能,并与两位不同年资影像医生的诊断结果进行比较。结果:筛选得到5个T2WI特征、6个DWI特征,计算Rad-score,结合3个临床独立预测因子(年龄、性别、病灶位置)用于建立诺模图。与临床预测模型、影像组学模型相比,诺模图模型在训练集、测试集中显示出较高的诊断效能,AUC分别为0.988、0.955,敏感度分别为0.981、0.958,特异度分别为0.923、0.727,准确度分别为0.962、0.886,其诊断效能显著优于医生1(AUC=0.808,P<0.001)及医生2(AUC=0.780,P<0.001)。结论:基于MRI多模态影像组学的诺模图模型在鉴别HCC与BLLs方面明显优于单一预测模型和传统影像诊断,可作为临床诊断的辅助工具。 展开更多
关键词 肝细胞肝癌 影像组学 富血供病变 磁共振成像 扩散加权成像
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