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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：
2
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
在线阅读
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职称材料
基于多序列MRI影像组学与深度迁移学习特征的脑胶质瘤分级预测研究
被引量：
4
2
作者
刘志鹏
降建新
+3 位作者
吴琪炜
周炎
卞雪峰
朱银杏
《南京医科大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期372-379,共8页
目的:探讨基于多序列磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)手工影像组学(hand⁃crafted radiomic,HCR)和深度迁移学习(deep transfer learning,DTL)特征的机器学习(machine learning,ML)模型在术前预测脑胶质瘤分级的效能。方法:...
目的:探讨基于多序列磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)手工影像组学(hand⁃crafted radiomic,HCR)和深度迁移学习(deep transfer learning,DTL)特征的机器学习(machine learning,ML)模型在术前预测脑胶质瘤分级的效能。方法:选取BraTS2019数据集中332例患者的影像数据[高级别胶质瘤(high⁃grade glioma,HGG)258例,低级别胶质瘤(low⁃grade glioma,LGG)74例],随机抽取30例HGG和8例LGG作为测试数据集,其余294例作为训练集和验证集。从T1、T2、T1c和Flair序列中提取病灶的HCR特征和DTL特征,并筛选出影响力前10的特征子集,基于HCR特征、DTL特征和两者组合的深度学习影像组学(deep learning radiomics,DLR)特征,分别建立7种ML模型,评估模型预测HGG和LGG的效能。选择最佳模型后,使用SHAP法对模型特征重要性进行量化及归因分析。结果:基于HCR和DTL组合的DLR特征构建的ML模型预测效能最高,当使用支持向量机的递归特征消除(support vector machine⁃recursive feature elimination,SVM⁃RFE)筛选特征后,使用T2+T1c+Flair序列组合的支持向量机(support vector machine,SVM)分类器的预测模型效果最佳。在验证集上,受试者工作特征曲线下面积达到0.996(95%CI:0.991~1.000),约登指数、准确度、灵敏度和特异度分别为0.920、0.976、0.988和0.932,在测试集上同样具有较高的分级预测效能。SHAP特征权重分析显示Flair序列的特征贡献较大,其次为T2及T1c序列,HCR和DTL特征均有重要贡献。结论:基于多序列MRI的DLR特征构建的ML模型可有效预测脑胶质瘤的肿瘤分级,其中经过SVM⁃RFE筛选后的T2+T1c+Flair序列组合的SVM分类器模型效能最佳。
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关键词
脑胶质瘤
磁共振成像
手工
影像
组
学
深度
迁移
学习
深度学习影像组学
预测模型
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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：
2
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
基于多序列MRI影像组学与深度迁移学习特征的脑胶质瘤分级预测研究
被引量：
4
2
作者
刘志鹏
降建新
吴琪炜
周炎
卞雪峰
朱银杏
机构
南京医科大学附属泰州人民医院信息处
南京医科大学附属泰州人民医院神经外科
南京医科大学附属泰州人民医院影像科
南京医科大学泰州临床医学院
出处
《南京医科大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期372-379,共8页
基金
泰州市第五期“311工程”第二层次培养对象资助科研项目(RCPY202129)
浦东新区科技发展基金事业单位民生科研专项(PKJ2021⁃Y09)
+2 种基金
泰州市中医药科技发展项目(TZ202301)
南京医科大学附属泰州人民医院培育项目(TZKY20220104)
南京医科大学泰州临床医学院博士后科研资助项目(TZBSHKY202204)。
文摘
目的:探讨基于多序列磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)手工影像组学(hand⁃crafted radiomic,HCR)和深度迁移学习(deep transfer learning,DTL)特征的机器学习(machine learning,ML)模型在术前预测脑胶质瘤分级的效能。方法:选取BraTS2019数据集中332例患者的影像数据[高级别胶质瘤(high⁃grade glioma,HGG)258例,低级别胶质瘤(low⁃grade glioma,LGG)74例],随机抽取30例HGG和8例LGG作为测试数据集,其余294例作为训练集和验证集。从T1、T2、T1c和Flair序列中提取病灶的HCR特征和DTL特征,并筛选出影响力前10的特征子集,基于HCR特征、DTL特征和两者组合的深度学习影像组学(deep learning radiomics,DLR)特征,分别建立7种ML模型,评估模型预测HGG和LGG的效能。选择最佳模型后,使用SHAP法对模型特征重要性进行量化及归因分析。结果:基于HCR和DTL组合的DLR特征构建的ML模型预测效能最高,当使用支持向量机的递归特征消除(support vector machine⁃recursive feature elimination,SVM⁃RFE)筛选特征后,使用T2+T1c+Flair序列组合的支持向量机(support vector machine,SVM)分类器的预测模型效果最佳。在验证集上,受试者工作特征曲线下面积达到0.996(95%CI:0.991~1.000),约登指数、准确度、灵敏度和特异度分别为0.920、0.976、0.988和0.932,在测试集上同样具有较高的分级预测效能。SHAP特征权重分析显示Flair序列的特征贡献较大,其次为T2及T1c序列,HCR和DTL特征均有重要贡献。结论:基于多序列MRI的DLR特征构建的ML模型可有效预测脑胶质瘤的肿瘤分级,其中经过SVM⁃RFE筛选后的T2+T1c+Flair序列组合的SVM分类器模型效能最佳。
关键词
脑胶质瘤
磁共振成像
手工
影像
组
学
深度
迁移
学习
深度学习影像组学
预测模型
Keywords
gliomas
magnetic resonance imaging
hand⁃crafted radiomic
deep transfer learning
deep learning radiomics
predic⁃tion model
分类号
R739.41 [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
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多序列MRI影像组学与深度迁移学习特征的脑胶质瘤分级预测研究
刘志鹏
降建新
吴琪炜
周炎
卞雪峰
朱银杏
《南京医科大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
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