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^(18)F-FDG PET图像联合可解释的深度学习影像组学模型对原发性帕金森病和非典型性帕金森综合征的鉴别诊断
被引量：
1
1
作者
李晨阳
王晨涵
+5 位作者
王静
焦方阳
徐蒨
张慧玮
左传涛
蒋皆恢
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第3期213-219,共7页
目的探究^(18)F-FDG PET图像结合可解释的深度学习影像组学(IDLR)模型在原发性帕金森病(IPD)和非典型性帕金森综合征鉴别诊断中的应用价值。资料与方法本横断面研究纳入2015年3月—2023年2月复旦大学附属华山医院帕金森病PET成像基准数...
目的探究^(18)F-FDG PET图像结合可解释的深度学习影像组学(IDLR)模型在原发性帕金森病(IPD)和非典型性帕金森综合征鉴别诊断中的应用价值。资料与方法本横断面研究纳入2015年3月—2023年2月复旦大学附属华山医院帕金森病PET成像基准数据库330例帕金森病患者的^(18)F-FDG PET图像,其中IPD 211例、进行性核上性麻痹(PSP)59例、多系统萎缩(MSA)60例;包括2个队列(训练组270例和测试组60例)。采集所有受试者的^(18)F-FDG PET图像及临床信息并进行比较。开发一种IDLR提取特征指标,在影像组学特征的监督下从神经网络提取器收集的特征中筛选IDLR特征,并在测试组中构建二分类支持向量机模型,分别计算构建的IDLR模型、传统影像组学模型、标准化摄取值比值模型、深度学习模型在IPD/PSP/MSA组间两两分类的模型性能指标与曲线下面积。采用100次10折交叉验证在2个队列中进行独立分类与测试。通过特征映射展示大脑相关感兴趣区,使用梯度加权类激活图突出大脑中最相关的信息并可视化,检查不同疾病组的模型输出热力图,并将其与临床诊断位置进行比较。结果IDLR模型在不同帕金森综合征患者中分类效果最好,测试组中的曲线下面积(MSA与IPD 0.9357,MSA与PSP 0.9754,IPD与PSP 0.9825)优于其他模型(影像组学模型:Z=1.31~2.96,P均<0.05;标准化摄取值比值模型:Z=1.22~3.23,P均<0.05)。筛选后的IDLR特征映射的影像组学感兴趣区与梯度加权类激活图切片热力图可视化高度一致。结论IDLR模型在^(18)F-FDG PET图像中具备对IPD和非典型性帕金森综合征的鉴别诊断潜力。
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关键词
帕金森病
帕金森综合征
正电子发射断层摄影术
氟脱氧核糖F18
可解释的深度
学
习
影像组学模型
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职称材料
基于多参数磁共振成像特征的深度学习预测直肠癌患者的BRAF基因突变状态
2
作者
胡鸿博
赵升
+2 位作者
姜昊
张莹
姜慧杰
《磁共振成像》
北大核心
2025年第1期22-28,共7页
目的探讨鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B基因(B-Raf proto-oncogene serine/threonine kinase,BRAF)突变状态与直肠癌患者生存率的相关性。本研究旨在评估影像组学模型预测结直肠癌患者BRAF基因突变情况的可行性。材料与方法对我院2020年6月...
目的探讨鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B基因(B-Raf proto-oncogene serine/threonine kinase,BRAF)突变状态与直肠癌患者生存率的相关性。本研究旨在评估影像组学模型预测结直肠癌患者BRAF基因突变情况的可行性。材料与方法对我院2020年6月至2023年6月确诊为直肠癌的患者病例资料进行回顾性分析,采用外显子测序鉴定BRAF基因突变状态。通过生存分析评估BRAF基因突变与直肠癌预后的关系。从260名接受多参数MRI的直肠癌患者中提取7388个特征模块,包括术前T1加权图像(T1-weighted imaging,T1WI)、T2加权图像(T2-weighted imaging,T2WI)和对比增强T1加权图像(contrast-enhanced T1-weighted imaging,CE-T1WI)。随后,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构建了放射组学模型。通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线、准确率、敏感度和特异度等指标评估模型效能。结果本研究共纳入89例BRAF突变患者和171例BRAF野生型患者。两组在肿瘤恶性分期、年龄、性别等临床特征上差异无统计学意义(P>0.05),但5年生存率差异存在统计学意义,BRAF突变组生存期低于BRAF野生型组(P<0.001)。所构建模型的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.929,与病理结果一致性分析的Kappa统计量为0.87,表明模型具有较高的预测价值。结论基于CNN的放射组学特征模型在区分直肠癌患者BRAF突变状态方面表现优异,为未来无创筛查BRAF突变状态提供了新的研究思路。
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关键词
直肠癌
磁共振成像
影像
特征
深度
学
习
鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B基因
卷积神经网络
影像组学模型
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职称材料
题名
^(18)F-FDG PET图像联合可解释的深度学习影像组学模型对原发性帕金森病和非典型性帕金森综合征的鉴别诊断
被引量：
1
1
作者
李晨阳
王晨涵
王静
焦方阳
徐蒨
张慧玮
左传涛
蒋皆恢
机构
上海大学生命科学学院生物医学工程研究所
复旦大学附属华山医院PET中心
核医学与分子影像四川省重点实验室
出处
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第3期213-219,共7页
基金
国家自然科学基金(82272039,82021002,81971641)
上海市卫生健康委老龄化和妇儿健康研究专项(2020YJZX0111)
核医学与分子影像四川省重点实验室资助(HYX21004)。
文摘
目的探究^(18)F-FDG PET图像结合可解释的深度学习影像组学(IDLR)模型在原发性帕金森病(IPD)和非典型性帕金森综合征鉴别诊断中的应用价值。资料与方法本横断面研究纳入2015年3月—2023年2月复旦大学附属华山医院帕金森病PET成像基准数据库330例帕金森病患者的^(18)F-FDG PET图像,其中IPD 211例、进行性核上性麻痹(PSP)59例、多系统萎缩(MSA)60例;包括2个队列(训练组270例和测试组60例)。采集所有受试者的^(18)F-FDG PET图像及临床信息并进行比较。开发一种IDLR提取特征指标,在影像组学特征的监督下从神经网络提取器收集的特征中筛选IDLR特征,并在测试组中构建二分类支持向量机模型,分别计算构建的IDLR模型、传统影像组学模型、标准化摄取值比值模型、深度学习模型在IPD/PSP/MSA组间两两分类的模型性能指标与曲线下面积。采用100次10折交叉验证在2个队列中进行独立分类与测试。通过特征映射展示大脑相关感兴趣区,使用梯度加权类激活图突出大脑中最相关的信息并可视化,检查不同疾病组的模型输出热力图,并将其与临床诊断位置进行比较。结果IDLR模型在不同帕金森综合征患者中分类效果最好,测试组中的曲线下面积(MSA与IPD 0.9357,MSA与PSP 0.9754,IPD与PSP 0.9825)优于其他模型(影像组学模型:Z=1.31~2.96,P均<0.05;标准化摄取值比值模型:Z=1.22~3.23,P均<0.05)。筛选后的IDLR特征映射的影像组学感兴趣区与梯度加权类激活图切片热力图可视化高度一致。结论IDLR模型在^(18)F-FDG PET图像中具备对IPD和非典型性帕金森综合征的鉴别诊断潜力。
关键词
帕金森病
帕金森综合征
正电子发射断层摄影术
氟脱氧核糖F18
可解释的深度
学
习
影像组学模型
Keywords
Parkinson's disease
Parkinson's syndrome
Positron-emission tomography
Fluorodeoxyribose F18
Interpretable deep learning radiomics model
分类号
R742.5 [医药卫生—神经病学与精神病学]
R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]
R445.5 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
基于多参数磁共振成像特征的深度学习预测直肠癌患者的BRAF基因突变状态
2
作者
胡鸿博
赵升
姜昊
张莹
姜慧杰
机构
哈尔滨医科大学附属第二医院放射科
哈尔滨医科大学药学院药理教研室
出处
《磁共振成像》
北大核心
2025年第1期22-28,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(编号:62171167)。
文摘
目的探讨鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B基因(B-Raf proto-oncogene serine/threonine kinase,BRAF)突变状态与直肠癌患者生存率的相关性。本研究旨在评估影像组学模型预测结直肠癌患者BRAF基因突变情况的可行性。材料与方法对我院2020年6月至2023年6月确诊为直肠癌的患者病例资料进行回顾性分析,采用外显子测序鉴定BRAF基因突变状态。通过生存分析评估BRAF基因突变与直肠癌预后的关系。从260名接受多参数MRI的直肠癌患者中提取7388个特征模块,包括术前T1加权图像(T1-weighted imaging,T1WI)、T2加权图像(T2-weighted imaging,T2WI)和对比增强T1加权图像(contrast-enhanced T1-weighted imaging,CE-T1WI)。随后,基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)构建了放射组学模型。通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线、准确率、敏感度和特异度等指标评估模型效能。结果本研究共纳入89例BRAF突变患者和171例BRAF野生型患者。两组在肿瘤恶性分期、年龄、性别等临床特征上差异无统计学意义(P>0.05),但5年生存率差异存在统计学意义,BRAF突变组生存期低于BRAF野生型组(P<0.001)。所构建模型的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.929,与病理结果一致性分析的Kappa统计量为0.87,表明模型具有较高的预测价值。结论基于CNN的放射组学特征模型在区分直肠癌患者BRAF突变状态方面表现优异,为未来无创筛查BRAF突变状态提供了新的研究思路。
关键词
直肠癌
磁共振成像
影像
特征
深度
学
习
鼠类肉瘤病毒癌基因同源物B基因
卷积神经网络
影像组学模型
Keywords
rectal cancer
magnetic resonance imaging
image features
deep learning
B-Raf proto-oncogene serine/threonine kinase
convolutional neural network
radiomics model
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R735.37 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
^(18)F-FDG PET图像联合可解释的深度学习影像组学模型对原发性帕金森病和非典型性帕金森综合征的鉴别诊断
李晨阳
王晨涵
王静
焦方阳
徐蒨
张慧玮
左传涛
蒋皆恢
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多参数磁共振成像特征的深度学习预测直肠癌患者的BRAF基因突变状态
胡鸿博
赵升
姜昊
张莹
姜慧杰
《磁共振成像》
北大核心
2025
0
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