多参数MRI影像组学和机器学习模型可较准确预测三阴性乳腺癌

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作者 戚轩 王武陵 +5 位作者 杨宏楷 程卫群 翟承凤 杨馨 段绍峰 何永胜 《分子影像学杂志》 2025年第1期82-90,共9页

目的通过对多参数磁共振成像数据进行影像组学特征提取,联合临床特征建立预测模型,寻找对三阴性乳腺癌(TNBC)预测价值最高的机器学习模型。方法收集175例乳腺癌患者,包括40例TNBC和135例非TNBC患者,按7∶3分为训练集(n=123)和验证集(n=5... 目的通过对多参数磁共振成像数据进行影像组学特征提取,联合临床特征建立预测模型,寻找对三阴性乳腺癌(TNBC)预测价值最高的机器学习模型。方法收集175例乳腺癌患者,包括40例TNBC和135例非TNBC患者,按7∶3分为训练集(n=123)和验证集(n=52),使用不同的机器学习算法建立多参数的预测模型,并与临床特征联合建模,通过ROC曲线评价不同模型的预测效能。结果在训练集和验证集中,病灶边界、WHO分级及T2WI信号在TNBC和非TNBC中的差异有统计学意义(P<0.05),基于rbf_SVM建立的Model-T2WI、Model-DWI、Model-DCE_(phase2)、Model-DCE_(phase7)、T2WI+DWI、DCE_(Phase7)+T2WI、DCE_(Phase7)+DWI、DCE_(Phase7)+T2WI+DWI、DCE_(Phase7)+T2WI+DWI+Clinic的9个模型中,DCE_(Phase7)+T2WI+DWI+Clinic的影像组学建立的预测模型效能最高,在训练集和验证集中的曲线下面积分别为0.992、0.936。结论基于多参数磁共振成像的影像组学模型能较准确地预测TNBC,有助于TNBC的临床诊疗管理。 展开更多

关键词 乳腺癌 三阴性乳腺癌 影像组学 多参数磁共振

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基于MRI的多参数影像组学构建预测前列腺癌盆腔淋巴结转移风险预警模型 被引量：1

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作者 王静 张解军 余金宝 《影像科学与光化学》 CAS 2024年第4期353-358,共6页

目的:分析MRI的多参数影像组学用于前列腺癌(PCa)盆腔淋巴结转移预测价值。方法:选取2018年3月至2023年3月于我院就诊经病理证实的131例PCa患者,分为训练组和验证组,术前均行动态对比增强MRI(DCE-MRI)、前列腺磁共振成像(MRI)平扫及弥... 目的:分析MRI的多参数影像组学用于前列腺癌(PCa)盆腔淋巴结转移预测价值。方法:选取2018年3月至2023年3月于我院就诊经病理证实的131例PCa患者,分为训练组和验证组,术前均行动态对比增强MRI(DCE-MRI)、前列腺磁共振成像(MRI)平扫及弥散加权成像(DWI)检查。训练组共91例患者,根据患者是否发生盆腔淋巴结转移,分为转移组(n=34)和非转移组(n=57)。收集患者的临床及影像学参数,进行单因素及多因素Logistic回归分析,以确定独立预测因素。采用ROC曲线评价预测模型的效能。结果:单因素分析显示,PSA、PI-RADS评分、Gleason评分、ADC值、淋巴信号及DCE图像在两组间存在显著差异(P<0.05)。多因素分析确定ADC值、淋巴信号、DCE图像、PI-RADS评分及Gleason评分为独立预测因素(OR值分别为0.014、9.507、21.646、8.965、4.314,均P<0.05)。建立的预测模型在训练组中ROC曲线下面积为0.936(95%CI:0.890~0.982),灵敏度为97.1%,特异性为77.8%,准确度为87.5%;在验证组中曲线下面积为0.929(95%CI:0.867~0.990),灵敏度为88.2%,特异性为93.0%,准确度为90.6%。结论:ADC值、淋巴信号、DCE图像、PI-RADS评分及Gleason评分是预测PCa患者盆腔淋巴结转移的独立因素,基于此建立的风险预警模型具有良好的预测效能。 展开更多

关键词 mri多参数影像组学 前列腺癌 盆腔淋巴结转移 风险预警模型

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基于多模态MRI和小波变换的影像组学术前预测乳腺浸润性导管癌HER2基因表达

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作者 彭志强 温美如 +4 位作者 卓健 李荣 王刚 叶华斌 陈爱林 《临床医药实践》 2025年第4期280-284,共5页

目的:构建基于多模态MRI及小波变换的影像组学特征的最优预测模型,预测乳腺癌术前人表皮生长因子受体-2(HER2)基因表达情况。方法:回顾性选取150例经HER2检查的乳腺浸润性导管癌患者,分为HER2阳性组(n=77)和HER2阴性组(n=73)。从其中选... 目的:构建基于多模态MRI及小波变换的影像组学特征的最优预测模型,预测乳腺癌术前人表皮生长因子受体-2(HER2)基因表达情况。方法:回顾性选取150例经HER2检查的乳腺浸润性导管癌患者,分为HER2阳性组(n=77)和HER2阴性组(n=73)。从其中选取105例经HER2检查的乳腺浸润性导管癌患者作为训练集[HER2阳性组55例,HER2阴性组50例],评估患者的临床病理特征及影像学特征。然后按照7∶3比例纳入45例患者为测试集,作为外部验证。基于Logistic回归选择有统计学意义的特征,使用4种不同机器学习模型算法构建模型(线性支持向量机、随机森林、决策树和K近邻)。采用曲线下面积(AUC)对模型进行评估。结果:年龄、强化特征、多灶、磁共振表观扩散系数(ADC)值、肿块边缘、晚期增强时间—信号强度曲线(TIC)组间比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。在训练集与测试集中,4种机器学习模型AUC分别为0.736~0.853,0.777~0.860,随机森林与K临近模型预测效能均较高。结论:构建基于多模态MRI及小波变换的影像组学特征的最优预测模型,提高了术前对乳腺癌HER2基因表达的预测效能,可促进影像组学在临床实践的运用与发展。 展开更多

关键词 乳腺浸润性导管癌 人表皮生长因子受体-2 多模态mri 小波变换 影像组学

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基于多参数MRI影像组学构建机器学习模型与直肠癌Ki-67表达相关性

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作者 孙铭洁 薄娟 +4 位作者 魏龙宇 付宝月 李雪萌 董江宁 高飞 《安徽医学》 2024年第6期687-693,共7页

目的探讨mp-MRI的影像组学模型术前无创性预测直肠癌患者Ki-67表达水平的价值。方法回顾性分析2016年1月至2023年7月在安徽省肿瘤医院就诊的97例直肠腺癌患者临床资料,术前行常规MRI检查及IVIM-DWI扫描,根据术后病理Ki-67表达状态,分为... 目的探讨mp-MRI的影像组学模型术前无创性预测直肠癌患者Ki-67表达水平的价值。方法回顾性分析2016年1月至2023年7月在安徽省肿瘤医院就诊的97例直肠腺癌患者临床资料,术前行常规MRI检查及IVIM-DWI扫描,根据术后病理Ki-67表达状态,分为低表达组(n=64)、高表达组(n=33)。在三个不同序列(高分辨Ax-T2WI、动态增强平衡期Sag LAVA-FLEX和IVIM-DWI)上分别提取三维影像组学纹理分析特征参数。按7∶3比例分为训练组(n=67)和测试组(n=30),训练组用于特征筛选和建立影像组学模型,测试组用于验证所建立模型的可靠性。比较训练组和测试组患者基线资料的差异,使用Pearson相关性、SelectPercentile和LASSO完成最佳预测特征选择,分别基于影像组学特征采用SGD、SVM和LR机器学习算法构建模型,并进行10折交叉验证。应用受试者操作特征(ROC)曲线评估模型预测直肠腺癌Ki-67表达水平的效能,采用DeLong检验对曲线下面积(AUC)进行比较。结果从每例患者的高分辨Ax-T2WI、动态增强平衡期Sag LAVA-FLE和IVIM-DWI(b=800 s/mm^(2))三个序列上共提取出5622个影像组学特征;筛选出6个影像组学特征作为最佳预测特征构建模型。SGD、SVM和LR的最高AUC分别为0.867、0.853和0.884;其中SGD算法准确率为76%,在3个模型中预测性能最佳。结论基于多参数MRI的影像组学模型在术前预测直肠腺癌Ki-67表达水平有一定的价值,SGD在预测直肠腺癌Ki-67表达水平中效能最佳。 展开更多

关键词 KI-67 直肠癌 多参数磁共振 影像组学 机器学习

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扩散加权成像联合动态增强磁共振扫描构建影像组学模型联合临床参数评估直肠癌分期

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作者 阮君 刘小玲 张晓琦 《河南医学研究》 CAS 2024年第13期2447-2451,共5页

目的探究基于扩散加权成像联合多期动态增强提取纹理参数构建无侵袭性模型评估直肠癌分期的可行性。方法回顾性选取郑州大学第二附属医院2016年7月至2021年6月就诊的直肠癌患者为研究对象。所有患者的分期严格按照AJCC第8版进行分期,并... 目的探究基于扩散加权成像联合多期动态增强提取纹理参数构建无侵袭性模型评估直肠癌分期的可行性。方法回顾性选取郑州大学第二附属医院2016年7月至2021年6月就诊的直肠癌患者为研究对象。所有患者的分期严格按照AJCC第8版进行分期,并分为早期组(Ⅰ~Ⅱ)和晚期组(Ⅲ~Ⅳ)。收集患者的年龄、性别、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原199(CA199)等信息,所有患者均在获取病理资料前进行多期动态增强磁共振扫描以及磁共振弥散加权扫描,并计算血管渗透性参数(K_(trans)、K_(ep)、V_(e)、V_(p))以及表观弥散系数(ADC),基于动态增强磁共振影像提取影像组学参数、ADC、血管渗透性参数以及临床信息构建联合模型进行直肠癌的分期预测。结果本研究共纳入115例患者,训练组81例,测试组34例,以训练组患者的影像组学特征信息进行特征降纬,取惩罚系数log=0.0617时对应的特征个数进行影像组学模型构建,训练组Ⅰ~Ⅱ患者影像组学模型平均值为-0.4(-0.7~0),Ⅲ~Ⅳ组患者的影像组学模型的平均值为0.6(0.1~1.3);测试组Ⅰ~Ⅱ患者影像组学模型平均值为-0.1(-0.5~0.2),Ⅲ~Ⅳ组患者的影像组学模型的平均值为1.2(0.5~1.4);训练组和测试组中,Ⅰ~Ⅱ患者的影像组学模型低于Ⅲ~Ⅳ组患者,差异有统计学意义。分别针对Ⅰ~Ⅱ与Ⅲ~Ⅳ的非影像组学参数进行单因素逻辑回归分析后,V_(e)的OR值为0,ADC的OR值为0.04,联合两者进行临床模型构建。训练组中联合模型AUC为0.921,测试组中AUC为0.811。结论联合临床信息、ADC、血管渗透性参数与影像组学参数构建的联合模型可以协助临床上无侵袭性预测直肠癌患者分期信息。 展开更多

关键词 直肠癌 血管渗透性参数 影像组学参数 模型预测

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基于MRI影像组学在诊断前交叉韧带损伤分级中的应用 被引量：1

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作者 程琳 李逸凡 +4 位作者 侯增浩 杜金浩 张炫宇 马智颖 王山山 《分子影像学杂志》 2024年第2期126-131,共6页

目的 分析MRI影像组学对前交叉韧带损伤分级的诊断价值。方法 回顾性选择2017~2022年滨州医学院附属医院放射科质子加权成像提示前交叉韧带异常信号患者212例,以关节镜检查结果为金标准,将患者分为重度损伤组(n=141)和轻度损伤组(n=71)... 目的 分析MRI影像组学对前交叉韧带损伤分级的诊断价值。方法 回顾性选择2017~2022年滨州医学院附属医院放射科质子加权成像提示前交叉韧带异常信号患者212例,以关节镜检查结果为金标准,将患者分为重度损伤组(n=141)和轻度损伤组(n=71)。提取前交叉韧带图像的组学特征包括形状特征、一阶特征、纹理特征和小波特征。通过SMOTE法进行过采样,解决数据不均衡问题。通过组内及组间相关系数进行一致性检验。在两组中通过7:3的比例随机分割为训练集和测试集。并用LASSO算法筛选出最佳影像组学特征,采用Logistic回归建立组学模型。基于影像组学特征建立影像组学模型,基于两组的临床参数建立临床模型,以及联合两者建立Nomogram模型。分别在训练集及测试集绘制ROC曲线,计算敏感度、特异性、准确度评估模型的诊断效能,通过绘制校准曲线来评估模型预测值和实际观测值之间的差异,通过绘制临床决策曲线分析评价其临床有效性。结果 通过特征提取在质子加权成像横断位、冠状位、矢状位共获得2553个特征,通过特征筛选及降维最终保留12个特征参数。影像组学模型训练集的曲线下面积(AUC)为0.9105,测试组为0.8561。性别、关节不稳、关节交锁以及组学积分是诊断前交叉韧带重度损伤的最佳特征集。临床模型训练集的AUC值为0.6989,测试组为0.6415。Nomogram模型训练集的AUC值为0.9449,测试组为0.8661。Nomogram模型与临床模型差异有统计学意义(P<0.05),Nomogram的AUC高于组学模型,但在测试集差异无统计学意义(P>0.05)。结论 基于MRI的影像组学方法可为诊断前交叉韧带损伤分级提供一种新型的检测手段,使前交叉韧带损伤的临床诊断准确率得到很大提升,Nomogram模型比临床模型以及组学模型的诊断效能更好。 展开更多

关键词 mri 影像组学 前交叉韧带损伤 分级

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基于多参数磁共振的影像组学模型预测前列腺癌Ki67的表达

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作者 翟承凤 何永胜 +2 位作者 戚轩 杨宏楷 杨馨 《分子影像学杂志》 2024年第8期793-799,共7页

目的基于多参数磁共振建立影像组学模型预测前列腺癌Ki67的表达。方法回顾性分析我院2020年12月1日~2023年6月30日经病理证实、磁共振数据完成的PCa患者176例,按照7:3的比例分配到训练组(n=140)及验证组(n=36)。从PACS工作站中导出患者T... 目的基于多参数磁共振建立影像组学模型预测前列腺癌Ki67的表达。方法回顾性分析我院2020年12月1日~2023年6月30日经病理证实、磁共振数据完成的PCa患者176例,按照7:3的比例分配到训练组(n=140)及验证组(n=36)。从PACS工作站中导出患者T2加权成像、T2加权脂肪抑制成像、小视野扩散加权成像、表观扩散系数的DICOM图像,在4个序列图像中勾画出病变区域的三维感兴趣区,并提取其中的影像组学特征,使用Spearman相关系数和LASSO回归对特征进行降维和选择,利用筛选出的组学特征建立影像组学模型。利用绘制ROC曲线并计算曲线下面积(AUC),阐述模型的诊断意义,并通过验证组对诊断效能施行验证。结果共提取1834个影像组学特征,最终筛选得到20个组学特征与Ki67表达状态相关。在互相独立创建的8个影像组学模型中,分别为逻辑回归、支持向量机、K-近邻、随机森林、极度随机树、极致梯度提升、轻量级梯度提升机和多层感知机,此中轻量级梯度提升机模型效益最优,训练组的AUC值为0.948(95%CI:0.913~0.982),测试组的AUC值为0.832(95%CI:0.698~0.967)。结论基于多参数磁共振构建的影像组学模型可以预测Ki67表达状况,且轻量级梯度提升机模型最好。 展开更多

关键词 前列腺癌 影像组学 多参数磁共振成像 KI67 小视野扩散加权成像

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基于MRI影像组学特征因素预测II~IVa期鼻咽癌患者复发转移风险及辅助化疗受益的临床意义 被引量：1

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作者 邓智毅 叶祎菁 +3 位作者 李定波 武勇进 曾宪海 王再兴 《中国耳鼻咽喉头颈外科》 CSCD 2024年第8期477-484,共8页

目的旨在建立一个MRI影像组学和临床因素模型,以预测原发性鼻咽癌(NPC)患者复发转移的风险,并验证其对辅助化疗(adjuvant chemotherapy,AC)疗效的预测作用。方法回顾性分析2018年2月~2021年10月在深圳市龙岗区耳鼻咽喉医院诊断为II~IVa... 目的旨在建立一个MRI影像组学和临床因素模型,以预测原发性鼻咽癌(NPC)患者复发转移的风险,并验证其对辅助化疗(adjuvant chemotherapy,AC)疗效的预测作用。方法回顾性分析2018年2月~2021年10月在深圳市龙岗区耳鼻咽喉医院诊断为II~IVa期NPC患者135例。在我院接受标准同步放化疗后,部分患者接受诱导化疗和/或基于顺铂/奈达铂的辅助化疗。利用PyRadiomics平台提取增强MRI序列的成像特征。使用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法过滤与复发或转移相关的特征,在训练队列中通过Cox多变量分析构建临床影像组学模型(clinical radiomics models,CRM),并在验证队列中进行验证。根据模型的Rad评分中位数,将所有患者分为高风险组和低风险组。Kaplan-Meier生存曲线用于比较高风险组和低风险组辅助化疗患者的3年无复发转移生存期(recurrence and metastasis free survival,RMFS)。结果共提取960个成像特征。CRM由9个特征(6个影像学特征和3个临床因素)构成。在训练队列中,3年RMFS的CRM曲线下面积(AUC)为0.867(P<0.001),敏感性和特异性分别为90.32%和79.66%;在验证队列中,AUC为0.836(P<0.001),敏感性和特异性分别为100.0%和71.43%。高风险组和低风险组3年RMFS分别为42.86%(27/63)和94.44%(68/72)(Log rank=50.818,P<0.001)。在CRM高风险患者中,接受辅助化疗的患者3年RMFS明显优于未接受患者(Log rank=6.204,P=0.013)。结论基于3个临床因素和6个MRI影像学特征的CRM为预测NPC的预后结局提供一种无创的方法,可能有助于指导临床辅助化疗的治疗决策,但还需要进一步外部验证。 展开更多

关键词 鼻咽肿瘤 复发 预后 mri影像组学 预测模型 辅助化疗

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PET影像组学特征多参数模型对非霍奇金淋巴瘤预后的诊断价值

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作者 吴佳鑫 黄诚 《四川生理科学杂志》 2024年第4期776-778,共3页

目的:分析氟-氟代脱氧葡萄糖(^(18)F-fluorodeoxyglucose,^(18)F-FDG)正电子发射型计算机断层显像(Positron emission tomography/computed tomography,PET/CT)影像组学特征多参数模型在非霍奇金淋巴瘤患者预后评估的诊断价值。方法:选... 目的:分析氟-氟代脱氧葡萄糖(^(18)F-fluorodeoxyglucose,^(18)F-FDG)正电子发射型计算机断层显像(Positron emission tomography/computed tomography,PET/CT)影像组学特征多参数模型在非霍奇金淋巴瘤患者预后评估的诊断价值。方法:选取本院于2021年5月至2022年8月期间收治的80例临床诊断为非霍奇金淋巴瘤的患者作为研究对象。患者均接受化疗,治疗后采用CT,^(18)F-FDG PET/CT进行扫描分析。以病理学诊断结果作为金标准,分析^(18)F-FDG PET/CT的诊断价值。分析各代谢参数对患者预后的诊断价值。结果:CT扫描,阳性诊断率为67.50%;^(18)F-FDG PET/CT扫描,阳性诊断率为67.50%,两种方法不具有显著性差异(P>0.05)。^(18)F-FDG PET/CT方法的特异性、灵敏度、准确度和阳性预测值均明显高于常规CT扫描方法,均具有显著性差异(P<0.05);在PET/CT参数中,总糖酵解量和肿瘤代谢体积可作为无进展生存期(Progression free survival,PFS)的影响条件(P<0.05);美国东部肿瘤协作组评分(P<0.05)可作为非霍奇金淋巴瘤患者PFS的预后影响条件。结论:采用化疗方案治疗非霍奇金淋巴瘤患者,^(18)F-FDG PTE/CT显像技术用于评估这类淋巴瘤的疗效具有较高的准确率。 展开更多

关键词 ^(18)F-FDG PET/CT 影像组学特征 多参数模型 非霍奇金淋巴瘤 预后评估

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基于MRI的影像组学特征在鉴别乳腺浸润性导管癌病理分级中的价值 被引量：16

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作者 吴佩琪 刘再毅 梁长虹 《医学研究生学报》 CAS 北大核心 2018年第9期938-942,共5页

目的影像组学在鉴别乳腺癌组织学分级方面有一定价值。文中旨在探讨基于乳腺浸润性导管癌(IDC)MRI的影像组学特征与IDC的组织学分级的关系,进而为术前预测乳腺癌患者的组织学分级提供更有价值的参考信息。方法回顾性分析2015年6月至2016... 目的影像组学在鉴别乳腺癌组织学分级方面有一定价值。文中旨在探讨基于乳腺浸润性导管癌(IDC)MRI的影像组学特征与IDC的组织学分级的关系,进而为术前预测乳腺癌患者的组织学分级提供更有价值的参考信息。方法回顾性分析2015年6月至2016年6月广东省人民医院乳腺外科71例乳腺癌患者临床资料。记录病灶MRI传统定量指标:表观弥散系数(ADC)和初始强化率(IER);对ADC图和动态增强磁共振成像(DCE-MRI)图上的肿瘤病灶进行手动分割并提取影像组学特征,分析比较影像组学标签在低级别(Ⅰ级+Ⅱ级)和高级别者(Ⅲ级)间的差异。采用logistic回归分析建模,比较ADC值、IER值及ADC图和DCE图影像组学标签模型在鉴别低级别和高级别IDC时的效果。结果高级别IDC患者其乳腺癌灶的ADC、B_sum_variance、L_SRE和R_RP值低于低级别,而B_uniform、B_GLN、L_energy、R_homogeneity2和R_IDN值则高于低级别(P<0.05)。IER值在鉴别高级别和低级别IDC间差异无统计学意义(P>0.05)。ADC图影像组学标签模型鉴别高级别和低级别IDC的AUC[0.858(0.774~0.942)]明显大于ADC值模型[0.709(0.588~0.830)]、DCE图影像组学标签模型[0.691(0.565~0.818)]。ADC图影像组学标签模型的准确度、特异度、阳性预测值和阴性预测值均明显优于ADC值模型和DCE图影像组学标签模型。结论 ADC值和乳腺MRI的影像组学标签对鉴别高级别和低级别IDC有一定价值,尤其是ADC图影像组学标签模型可为临床提供更多的信息。 展开更多

关键词 乳腺浸润性导管癌 病理分级 mri 影像组学

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基于双参数MRI人工智能在前列腺癌诊疗中的研究进展

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作者 丁振伟 王可武 孙浩然(审校) 《生物医学工程与临床》 2025年第2期278-283,共6页

前列腺癌(PCa)是世界上老年男性最常见的肿瘤之一。随着社会老龄化进程加快,中国PCa的发病率和死亡率逐年升高。前列腺成像报告和数据系统(PI-RADS)提出多参数MRI是评估前列腺疾病的最佳成像方法,但为了便于数据的采集和分析,以及造影... 前列腺癌(PCa)是世界上老年男性最常见的肿瘤之一。随着社会老龄化进程加快,中国PCa的发病率和死亡率逐年升高。前列腺成像报告和数据系统(PI-RADS)提出多参数MRI是评估前列腺疾病的最佳成像方法,但为了便于数据的采集和分析,以及造影剂可能产生的不良影响,通常省略动态对比增强成像,从而形成双参数MRI扫描方案。人工智能(AI)通过对MRI图像的系统分析与评估,能够快速准确地识别前列腺病灶,辅助放射科医师提高诊断效能。因此,笔者旨在分析双参数MRI结合AI在前列腺分区和体积评估、PCa的诊断和分级、PCa分期的预测和预后的评价中的研究价值,初步展望AI在PCa研究中的发展方向。尽管在PCa的AI研究中,存在许多需要进一步解决的问题,但目前研究展现出许多有希望的结果,相信AI的合理应用将会给PCa患者带来重大意义的改变。 展开更多

关键词 前列腺癌 mri 影像组学 深度学习

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基于多参数磁共振影像组学特征的脑垂体瘤质地术前评估方法 被引量：3

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作者 万涛 赵辉 +4 位作者 李德玉 马军 武春雪 蒙茗 秦曾昌 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期513-520,共8页

为了探究多参数磁共振图像(MP-MRI)特征对脑垂体瘤质地评估的应用价值,提出一种基于影像组学的计算机辅助诊断方法,以期实现术前肿瘤质地的准确判定,从而为手术入路的选择提供影像学依据。对磁共振图像(T1加权、T1加权对比增强、T2加权... 为了探究多参数磁共振图像(MP-MRI)特征对脑垂体瘤质地评估的应用价值,提出一种基于影像组学的计算机辅助诊断方法,以期实现术前肿瘤质地的准确判定,从而为手术入路的选择提供影像学依据。对磁共振图像(T1加权、T1加权对比增强、T2加权)的肿瘤区域分别提取6种共296维纹理特征。采用特征选择方法识别重要的影像组学特征,并且使用支持向量机和随机森林两种常用的分类器对垂体瘤质软与质韧进行判别。在84例临床研究样本共计252张MRI图像上,用所述方法进行训练、十折交叉验证及测试。实验结果表明,与单一MRI图像特征相比较,所提出的MP-MRI特征组合能够获得更好的分类效果,分类准确率、敏感性、特异性、AUC分别达到89.80%、90.51%、89.88%、94.08%,表明MP-MRI影像组学特征能够有效准确地识别垂体瘤的软韧质地,有助于垂体瘤疗效和预后的改善。 展开更多

关键词 影像组学 计算机辅助诊断 垂体瘤 多参数磁共振图像(MP-mri) 术前评估

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基于磁共振成像的影像组学特征在脑胶质瘤分级中的应用

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作者 樊丽华 韩冬 +5 位作者 贾永军 段海峰 于楠 于勇 郑运松 魏伟 《分子影像学杂志》 2024年第9期957-961,共5页

目的基于MRI T2WI序列构建的影像组学模型区分脑胶质瘤Ⅱ级和Ⅲ级的诊断效能。方法本研究影像学数据均来自于癌症基因组数据集,收集了梅奥诊所于2002年10月~2011年8月进行MRI平扫及肿瘤分级的159例大脑胶质瘤数据,包括胶质Ⅱ级(n=104)... 目的基于MRI T2WI序列构建的影像组学模型区分脑胶质瘤Ⅱ级和Ⅲ级的诊断效能。方法本研究影像学数据均来自于癌症基因组数据集,收集了梅奥诊所于2002年10月~2011年8月进行MRI平扫及肿瘤分级的159例大脑胶质瘤数据,包括胶质Ⅱ级(n=104)和Ⅲ级(n=55),按7:3的比例将患者分为训练组(n=111)和验证组(n=48)。将T2WI图像导入ITK-SNAPv.3.4.0软件,手动勾画大脑全肿瘤感兴趣区(VOI),然后将勾画过的数据导入A.K软件用于提取肿瘤的影像组学特征,共396个特征被提取,主要特征包括6类,分别为直方图、灰度共生矩阵、灰度大小区域矩阵、灰度行程矩阵、形状及Haralick。采用LASSO回归模型进行进一步的特征筛选。根据筛选得到的特征与其相应回归系数的加权线性组合构建影像组学模型,并据此计算每位患者的影像组学评分。在训练组和验证组中采用ROC曲线下面积(AUC)评估影像组学模型的预测性能。影像组学的校准度采用Hosmer-Lemeshow检验进行评价。通过采用决策曲线分析进行评估影像组学模型的临床价值。结果筛选出4个影像组学特征,建立与胶质瘤分级显著相关的影像组学模型。该模型在训练组中AUC为0.723(95%CI:0.684~0.863),敏感度为75%,特异度为89%,校准度为0.120。在验证组中,AUC为0.800(95%CI:0.657~0.942),敏感度为73%,特异度为82%,校准度为0.561。决策曲线分析显示阈值概率在0.17%~0.99%时,影像组学模型对较低级别胶质瘤的分级能力优于将所有患者认为Ⅱ级及Ⅲ级。结论基于MRI T2WI序列图像建立的影像组学模型有助于区分较低级别胶质瘤的Ⅱ级及Ⅲ级,为患者制定手术方案和预后情况提供一种无创性技术手段。 展开更多

关键词 胶质瘤 影像组学 mri

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基于临床因素-MRI平衡式稳态自由进动序列影像组学诊断直肠癌壁外血管侵犯的效能 被引量：2

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作者 章俊 张海青 +3 位作者 余兵 沈倩丽 赵慧 李君君 《分子影像学杂志》 2023年第6期1043-1049,共7页

目的 探讨基于临床因素结合MRI平衡式稳态自由进动序列(b SSFP)影像组学诊断直肠癌壁外血管(EMVI)的效能。方法纳入于同济大学附属东方医院庐江分院术前行MRI检查的135例直肠癌患者,其中71例EMVI阳性,64例EMVI阴性,均经术后病理大标本... 目的 探讨基于临床因素结合MRI平衡式稳态自由进动序列(b SSFP)影像组学诊断直肠癌壁外血管(EMVI)的效能。方法纳入于同济大学附属东方医院庐江分院术前行MRI检查的135例直肠癌患者,其中71例EMVI阳性,64例EMVI阴性,均经术后病理大标本证实。首先分别从常规T2WI序列、b SSFP序列中提取影像组学特征,按7∶3的比例随机分为训练集(n=94)和验证集(n=41),采用t检验/Wilcoxon秩和检验、最小绝对收缩和选择算子算法、Spearman相关分析和Logistic回归模型分别对影像组学特征及临床特征进行分析,构建影像组学模型,然后绘制ROC曲线,并计算ROC曲线下面积(AUC)、特异性及敏感度,以量化模型对训练组、验证组的鉴别性能,并对比两序列影像组学诊断效能。最后结合临床因素,构建临床因素-b SSFP序列影像影像组学联合模型,进行诊断效能评估,并进行验证。结果 影像组学模型在训练集和验证集中显示出良好的鉴别能力,其中训练集T2WI序列诊断AUC为0.751,特异性为0.746,敏感度为0.825;b SSFP序列的AUC为0.829,特异性为0.778,敏感度为0.939。验证集T2WI序列影像组学术前诊断AUC为0.676,特异性为0.650,敏感度为0.706;b SSFP序列AUC为0.792,特异性为0.716,敏感度为0.909。后者较前者诊断效能均有所提高,具有一定临床应用价值。临床因素结合b SSFP序列影像组学联合模型训练集AUC为0.954,特异性为0.891,敏感度为0.930;验证集AUC为0.915,特异性为0.803,敏感度为0.936,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 基于临床因素结合b SSFP序列影像组学对直肠癌EMVI具有良好的诊断效能,有助于影像科医生和临床医生进行准确的鉴别诊断和制定适当的治疗策略。 展开更多

关键词 mri成像 影像组学 平衡式稳态自由进动序列 直肠癌 壁外血管

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基于双参数磁共振影像组学模型评估前列腺癌风险分级的应用 被引量：1

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作者 龚涵颖 陆钰 +2 位作者 汤文瑞 韩俊 朱翔 《浙江临床医学》 2023年第5期656-659,共4页

目的探讨基于双参数磁共振成像影像组学特征构建支持向量机(SVM)及随机森林(RF)两种机器学习模型预测前列腺癌风险分级的诊断作用。方法回顾性纳入经病理确诊为前列腺癌患者119例,其中中低危组57例,高危组62例,入组患者均在术前2个月内... 目的探讨基于双参数磁共振成像影像组学特征构建支持向量机(SVM)及随机森林(RF)两种机器学习模型预测前列腺癌风险分级的诊断作用。方法回顾性纳入经病理确诊为前列腺癌患者119例,其中中低危组57例,高危组62例,入组患者均在术前2个月内行MRI检查。分别提取基于T_(2)WI、ADC序列的影像组学特征。将入组患者按7∶3比例随机分为训练组和测试组。根据筛选后的影像组学特征分别建立基于T_(2)WI、ADC、T_(2)WI+ADC的SVM模型及RF模型,用测试组对模型进行验模型验证,检验每一种模型的准确率、特异性、敏感性并绘制受试者操作特征曲线(ROC)。采用曲线下面积(AUC)评估影像组学模型对前列腺癌风险分级的预测效能。结果基于T_(2)WI序列建立的SVM模型、RF模型的AUC分别为0.797、0.713;基于ADC序列建立的SVM模型、RF模型的AUC分别为0.826、0.667;T_(2)WI+ADC序列建立SVM模型、RF模型的AUC分别0.871、0.724。联合双参数的模型预测效能优于单参数模型。结论本研究构建的基于双参数磁共振的SVM及RF模型在一定程度上能预测前列腺癌风险分级,其中T_(2)WI+ADC的SVM模型分类效果更佳,有潜力应用于临床以指导前列腺癌患者的个体化治疗。 展开更多

关键词 前列腺癌 影像组学 双参数磁共振 风险分级

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MRI纹理分析联合机器学习模型对前列腺腺泡癌Gleason分级的预测价值 被引量：1

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作者 邢朋毅 孟英豪 +3 位作者 马超 宋涛 阳青松 陆建平 《生物医学工程与临床》 CAS 2022年第2期174-180,共7页

目的探讨利用前列腺腺泡癌MRI纹理分析对前列腺腺泡癌Gleason评分(GS)高危组(GS≥4+3分)与低危组(GS≤3+4分)进行预测的价值。方法选择前列腺根治全切术后病理诊断为前列腺腺泡癌的148例患者,年龄43~90岁,平均年龄61.18岁;其中高危(GS≥... 目的探讨利用前列腺腺泡癌MRI纹理分析对前列腺腺泡癌Gleason评分(GS)高危组(GS≥4+3分)与低危组(GS≤3+4分)进行预测的价值。方法选择前列腺根治全切术后病理诊断为前列腺腺泡癌的148例患者,年龄43~90岁,平均年龄61.18岁;其中高危(GS≥4+3分)80例,低危(GS≤3+4分)68例;血清前列腺特异抗原(PSA)为0.70~161.92 ng/mL,PSA中位数7.16 ng/mL;前列腺体积(PV)为13.42~174.81 cm^(3),平均PV 45.32 cm^(3);前列腺病灶体积为0.26~122.70 cm^(3),病灶体积中位数2.71 cm^(3);病灶位置外周带(PZ)69例,交界地带13例,移行带(TZ)66例。患者均行高分辨率横轴面T2加权成像(T;WI)和横轴扩散加权成像(DWI)扫描(b值=1500 s/mm^(2))。利用ITKSNAP软件勾画三维(3D)病灶,从MRI图像中提取T;WI和表观扩散系数(ADC)图像的影像组学纹理特征,依次采用Mann-Whitney U检验,最小冗余和最大相关算法(MRMR)筛选可预测前列腺癌高低危组的纹理特征子集,然后用单变量分析所选纹理特征与两组之间的关联性,并对单个所选纹理特征的诊断效能进行评估。随后基于筛选出的相对重要特征,采用随机森林(RF)分类器构建预测模型,对预测模型进行受试者工作特性曲线分析,评估模型的效能,并计算模型的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值。最后采用留组交叉验证法(LGOCV)评估模型的可靠性。结果148例待预测病例中Gleason评分为:3+3分42例,3+4分26例,4+3分21例,4+4分27例,4+5分19例,5+4分8例,5+5分5例。高危组病灶PZ 37例,交界地带13例,TZ 30例;病灶体积1.55~13.30 cm^(3),病灶体积中位数4.00 cm^(3)。低危组病灶PZ 32例,交界地带0例,TZ 36例;病灶体积0.95~3.95 cm^(3),病灶体积中位数1.60 cm^(3)。筛选出10个相对重要的纹理特征在高低危组间具有显著差异,其中T2_wavelet_HHL_glszm_GrayLevelNonUniformity、T2_log_sigma_2_0_mm_3D_glszm_GrayLevelNonUniformityNormalized、ADC_wavelet_HLH_glszm_LargeAreaHighGrayLevelEmphasis预测高低危组前列腺腺泡癌的曲线下面积(AUC)分别达到了0.73、0.72、0.71。最后基于筛选出的10个纹理特征联合构建RF分类器预测模型,模型的准确度、灵敏度、特异度及AUC分别为0.70、0.63、0.77、0.76,阳性预测值和阴性预测值分别为0.75、0.65。结论基于双参数MRI纹理特征分析联合机器学习模型对高危和低危前列腺腺泡癌的预测具有临床应用价值。 展开更多

关键词 磁共振成像(mri) 影像组学 前列腺癌 分类

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2019年《医学影像学杂志》第29卷目次总汇

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《医学影像学杂志》 2019年第12期2182-2192,共11页

关键词 磁共振成像 《医学影像学杂志》 临床价值分析 mri 对比剂 高频超声检查 鉴别诊断价值 胶质瘤 弥散加权成像 剪切波弹性成像 影像学表现 定量参数

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垂体高度的断层解剖及MRI测量 被引量：4

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作者 王德杭 洪讯宁 +5 位作者 王小宁 柏根基 王鹤鸣 韩群颖 左国平 方实邦 《医学影像学杂志》 1998年第3期129-131,共3页

目的：通过尸体断层标本和MRI对照测量垂体的高度，为垂体的影像学诊断提供诊断标准、材料和方法：利用35例成人尸体断层标本，在各个断面上测量垂体的高度；在103例成人冠状头颅MRI上测量垂体的高度，并按年龄和性别分为十二组。将断... 目的：通过尸体断层标本和MRI对照测量垂体的高度，为垂体的影像学诊断提供诊断标准、材料和方法：利用35例成人尸体断层标本，在各个断面上测量垂体的高度；在103例成人冠状头颅MRI上测量垂体的高度，并按年龄和性别分为十二组。将断层标本和MRI的测量数据进行比较。结果：在断层标本上测量垂体的平均高度为5．3±0．6（4．0－7．6）mm；MRI上的平均高度为5．4±1．3（4.0－8．3）mm。两组数据比较，无显著性差异（P＞0．05）。男性垂体的平均高度为5．3±1.2（4．0－7．2）mm，女性垂体的平均高度为5．5±1．4（4．0－8.3）mm。女性垂体的平均高度大于男性。各年龄组比较显示，20岁以后，随年龄增长，垂体高度逐渐下降。结论：在MRI诊断中，垂体高度女性≥9mm，男性≥8mm可考虑垂体异常。垂体高度女性大于男性；20岁以后，随年龄增长，垂体高度有逐渐下降的趋势。 展开更多

关键词 mri测量 垂体 高度 断层解剖 断层标本 年龄增长 影像学诊断 头颅mri 显著性差异 mri诊断 诊断标准 成人尸体 测量数据 各年龄组 20岁 平均 男性 女性 下降

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基于磁共振图像的乳腺癌分子分型研究进展 被引量：2

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作者 孙榕 聂生东 魏珑 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期493-502,共10页

在基因表达水平上,乳腺癌分子亚型的分析对评价乳腺癌的恶性程度及制定个体化治疗方案具有重要的临床应用价值。除免疫组织化学染色和基因芯片技术外,影像组学的兴起也为乳腺癌分子分型提供新的预测方式。综述基于磁共振成像的乳腺癌分... 在基因表达水平上,乳腺癌分子亚型的分析对评价乳腺癌的恶性程度及制定个体化治疗方案具有重要的临床应用价值。除免疫组织化学染色和基因芯片技术外,影像组学的兴起也为乳腺癌分子分型提供新的预测方式。综述基于磁共振成像的乳腺癌分子分型的研究现状。在概述乳腺磁共振成像原理和特点的基础上,分别从统计学分析及机器学习方法的角度,阐述乳腺癌的磁共振影像学表现与各分子亚型之间的关联性研究成果及预测算法,最后对乳腺癌分子分型研究做出总结并对未来的研究进行展望。基于磁共振成像(MRI)的乳腺癌分子分型的研究已取得了一些实质性进展,未来可借助更高阶的算法进一步深入挖掘乳腺癌MRI的形态学、背景实质增强、统计量及纹理等成像特征,使影像学特征作为潜在生物标记物,为乳腺癌的精准医疗提供帮助。 展开更多

关键词 乳腺癌 磁共振成像(mri) 分子分型 影像组学

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