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基于深度学习的磁共振成像影像组学预测胎盘植入性疾病
被引量：
1
1
作者
令潇
胡玉瑞
+4 位作者
王颖超
李洁
李浩源
张静
岳松虹
《实用妇产科杂志》
北大核心
2025年第3期230-236,共7页
目的:探讨基于磁共振成像(MRI)矢状位T2加权成像(T2WI)的深度学习影像组学预测高危孕妇胎盘植入性疾病(PAS)的诊断价值。方法:回顾性分析兰州大学第二医院(第二临床医学院)和河西学院附属张掖人民医院2019年1月至2023年12月265例因可疑...
目的:探讨基于磁共振成像(MRI)矢状位T2加权成像(T2WI)的深度学习影像组学预测高危孕妇胎盘植入性疾病(PAS)的诊断价值。方法:回顾性分析兰州大学第二医院(第二临床医学院)和河西学院附属张掖人民医院2019年1月至2023年12月265例因可疑胎盘植入行MRI检查的孕妇的完整资料,按7∶3将患者随机分为训练组(n=172)与验证组(n=93),并根据术中是否诊断PAS分为PAS组和正常组。采用多因素Logistic回归分析筛选临床影像特征独立危险因素。分别基于矢状位T2WI图像提取影像组学特征,基于密集连接卷积神经网络-121(DenseNet-121)模型作为深度学习特征提取的基础模型,构建传统的临床模型、影像组学模型、深度学习模型预测PAS,采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价各模型的诊断效能,AUC值最大者确定为最优模型。结果:训练组及验证组中,PAS组与正常组在剖宫产次数≥2次、存在前置胎盘及胎盘厚度>40 mm差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析得出剖宫产次数≥2次、胎盘厚度>40 mm及存在前置胎盘为发生PAS的独立危险因素,构建的所有模型中深度学习联合临床的组合模型的诊断效能显著优于其他3种模型,其在训练组和验证组中的AUC分别为0.96(95%CI 0.93~0.98)、0.91(95%CI 0.87~0.95)。结论:基于MRI的深度学习联合临床模型在诊断PAS方面可能比临床或传统影像组学模型表现出更好的性能。
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关键词
磁共振成像
深度学习
胎盘植入性疾病
影像组学
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职称材料
时间依赖弥散MRI用于肿瘤研究进展
被引量：
1
2
作者
赵雪莲
严家豪
+2 位作者
贾非
张静
刘光耀
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第9期1440-1443,共4页
弥散加权成像是用于诊断和评估疾病治疗效果的重要影像学技术,但其主要关注水分子整体扩散而忽略了其微观运动和组织微观结构。时间依赖弥散MRI(t_(d)-dMRI)利用振荡梯度自旋回波和脉冲梯度自旋回波序列组合获取不同扩散时间的MRI信号,...
弥散加权成像是用于诊断和评估疾病治疗效果的重要影像学技术,但其主要关注水分子整体扩散而忽略了其微观运动和组织微观结构。时间依赖弥散MRI(t_(d)-dMRI)利用振荡梯度自旋回波和脉冲梯度自旋回波序列组合获取不同扩散时间的MRI信号,以捕获不同微观结构的信息;随着MR硬件设备的快速发展,近年已进入临床应用阶段。本文就t_(d)-dMRI技术原理及其在肿瘤中的应用进展进行综述。
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关键词
肿瘤
磁共振成像
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职称材料
题名
基于深度学习的磁共振成像影像组学预测胎盘植入性疾病
被引量：
1
1
作者
令潇
胡玉瑞
王颖超
李洁
李浩源
张静
岳松虹
机构
兰州大学
第二
医院
(
第二
临床
医学院
)
核磁共振
科
河北北方
学院
河西
学院
附属张掖人民
医院
医学
影像
科
出处
《实用妇产科杂志》
北大核心
2025年第3期230-236,共7页
基金
甘肃省科技计划项目(编号:21JR7RA438)
2024年高校教师创新基金项目(编号:2024A-153)
兰州市人才创新创业项目(编号:2022-RC-74)。
文摘
目的:探讨基于磁共振成像(MRI)矢状位T2加权成像(T2WI)的深度学习影像组学预测高危孕妇胎盘植入性疾病(PAS)的诊断价值。方法:回顾性分析兰州大学第二医院(第二临床医学院)和河西学院附属张掖人民医院2019年1月至2023年12月265例因可疑胎盘植入行MRI检查的孕妇的完整资料,按7∶3将患者随机分为训练组(n=172)与验证组(n=93),并根据术中是否诊断PAS分为PAS组和正常组。采用多因素Logistic回归分析筛选临床影像特征独立危险因素。分别基于矢状位T2WI图像提取影像组学特征,基于密集连接卷积神经网络-121(DenseNet-121)模型作为深度学习特征提取的基础模型,构建传统的临床模型、影像组学模型、深度学习模型预测PAS,采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价各模型的诊断效能,AUC值最大者确定为最优模型。结果:训练组及验证组中,PAS组与正常组在剖宫产次数≥2次、存在前置胎盘及胎盘厚度>40 mm差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析得出剖宫产次数≥2次、胎盘厚度>40 mm及存在前置胎盘为发生PAS的独立危险因素,构建的所有模型中深度学习联合临床的组合模型的诊断效能显著优于其他3种模型,其在训练组和验证组中的AUC分别为0.96(95%CI 0.93~0.98)、0.91(95%CI 0.87~0.95)。结论:基于MRI的深度学习联合临床模型在诊断PAS方面可能比临床或传统影像组学模型表现出更好的性能。
关键词
磁共振成像
深度学习
胎盘植入性疾病
影像组学
Keywords
Magnetic resonance imaging
Deep learning
Placenta accreta spectrum
Radiomics
分类号
R714.56 [医药卫生—妇产科学]
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职称材料
题名
时间依赖弥散MRI用于肿瘤研究进展
被引量：
1
2
作者
赵雪莲
严家豪
贾非
张静
刘光耀
机构
兰州大学
第二
医院
(
第二
临床
医学院
)
核磁共振
科
甘肃省功能及分子影像
临床
医学
研究中心
甘肃省医用
核磁共振
装备应用行业技术中心
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第9期1440-1443,共4页
基金
2023年陇原青年创新创业人才项目(2023LQGR28)
甘肃省功能及分子影像临床医学研究中心(21JR7RA438)。
文摘
弥散加权成像是用于诊断和评估疾病治疗效果的重要影像学技术,但其主要关注水分子整体扩散而忽略了其微观运动和组织微观结构。时间依赖弥散MRI(t_(d)-dMRI)利用振荡梯度自旋回波和脉冲梯度自旋回波序列组合获取不同扩散时间的MRI信号,以捕获不同微观结构的信息;随着MR硬件设备的快速发展,近年已进入临床应用阶段。本文就t_(d)-dMRI技术原理及其在肿瘤中的应用进展进行综述。
关键词
肿瘤
磁共振成像
Keywords
neoplasms
magnetic resonance imaging
分类号
R73 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的磁共振成像影像组学预测胎盘植入性疾病
令潇
胡玉瑞
王颖超
李洁
李浩源
张静
岳松虹
《实用妇产科杂志》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
时间依赖弥散MRI用于肿瘤研究进展
赵雪莲
严家豪
贾非
张静
刘光耀
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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