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CT影像组学分层鉴别三种常见孤立性肺结节的价值 被引量：4
1
作者 牟科 范卫杰 +5 位作者 杨燕 王正明 文利 刘欢 刘浩 张冬 《陆军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期608-617,共10页
目的 探讨基于CT影像组学特征的逻辑回归(LR)模型分层鉴别肺孤立性腺癌、结核、非结核炎性结节的价值。方法 回顾性分析2018年1月至2022年1月于陆军军医大学第二附属医院经病理证实为肺腺癌、结核、非结核炎性结节患者的临床和肺部CT资... 目的 探讨基于CT影像组学特征的逻辑回归(LR)模型分层鉴别肺孤立性腺癌、结核、非结核炎性结节的价值。方法 回顾性分析2018年1月至2022年1月于陆军军医大学第二附属医院经病理证实为肺腺癌、结核、非结核炎性结节患者的临床和肺部CT资料。通过勾画肺结节感兴趣区并提取、筛选CT影像组学特征,分别建立肺腺癌与炎性结节预测模型以及结核与非结核炎性结节预测模型。通过绘制ROC并计算AUC、灵敏度和特异度评估模型效能。结果 共收集526例孤立性肺结节,其中肺腺癌263例,结核结节99例,非结核炎性结节164例。基于CT影像组学特征和临床危险因素建立的肺腺癌与炎性结节LR预测模型在训练集中和测试集中的AUC分别为0.880、0.886。基于CT影像组学特征建立的结核与非结核炎性结节LR预测模型在训练集中和测试集中的AUC分别为0.921、0.853。结论 基于CT影像组学特征建立的LR预测模型在分层鉴别3种常见孤立性肺结节中具有较好的性能,具有较高的临床应用价值。 展开更多
关键词 肺结节 CT 影像组学 列线图 诊断
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CT影像组学列线图评估肺腺癌脏层胸膜侵犯 被引量：9
2
作者 杨昭 王小雷 +7 位作者 李淑华 张群芳 张雪丽 李阳 李伟 王效静 刘浩 谢宗玉 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2022年第7期1017-1022,共6页
目的建立CT影像组学列线图模型,观察其评估肺腺癌脏层胸膜侵犯(VPI)的价值。方法回顾性分析183例经术后病理证实的肺腺癌患者,以7∶3比例将其随机分为训练集(n=128)及验证集(n=55);根据有无VPI进一步分为浸润组和非浸润组。基于肺CT图... 目的建立CT影像组学列线图模型,观察其评估肺腺癌脏层胸膜侵犯(VPI)的价值。方法回顾性分析183例经术后病理证实的肺腺癌患者,以7∶3比例将其随机分为训练集(n=128)及验证集(n=55);根据有无VPI进一步分为浸润组和非浸润组。基于肺CT图像提取影像组学特征,构建影像组学评分(Rad-score)。以多因素logistic回归分析筛选训练集内组间差异具有统计学意义的影像学表现,构建常规模型,并结合Rad-score绘制列线图,对比观察其判断肺腺癌伴VPI的效能,以及列线图模型判断腺癌伴VPI结果与实际结果的一致性及其差异。结果最终以8个影像组学特征构建Rad-score。多因素logistic回归分析显示,病灶存在分叶征、瘤内坏死、胸膜牵拉及Rad-score是判断肺腺癌伴VPI的独立因素(P均<0.05)。以同时存在分叶征、瘤内坏死及胸膜牵拉为常规模型,结合Rad-score所绘制的列线图模型判断训练集与验证集肺腺癌伴VPI的AUC分别为0.875、0.865,优于常规模型在训练集的0.779、验证集的0.805,以及Rad-score模型在训练集的0.810和验证组的0.803,差异具有统计学意义(P均<0.05)。校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验结果均显示,列线图模型判断训练集及验证集肺腺癌患者伴VPI与实际结果的一致性良好(P均>0.05)。结论CT影像组学列线图模型判断肺腺癌伴VPI应用价值良好。 展开更多
关键词 肺腺癌 脏层胸膜侵犯 影像组学 列线图
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影像组学模型对自发性脑出血早期血肿扩大的预测及与常规影像征象的比较 被引量：15
3
作者 李青润 韩雷 +3 位作者 陈红日 常璐璠 叶靖 张洪英 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2021年第2期91-96,共6页
目的:探讨基于CT平扫图像的影像组学模型在预测自发性脑出血患者早期血肿扩大时的价值,并与常规影像征象预测效能进行比较。方法:回顾性分析2015年6月至2019年2月苏北人民医院209例自发性脑出血患者,发病6h以内均行首次头颅CT检查及24h... 目的:探讨基于CT平扫图像的影像组学模型在预测自发性脑出血患者早期血肿扩大时的价值,并与常规影像征象预测效能进行比较。方法:回顾性分析2015年6月至2019年2月苏北人民医院209例自发性脑出血患者,发病6h以内均行首次头颅CT检查及24h内头颅CT复查,根据复查CT结果变化分为血肿扩大组(71例)和未扩大组(138例)。采用Darwin智能科研平台提取并筛选影像组学特征,分别结合支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)分类器构建预测模型,同时构建由常规影像征象(初始血肿体积、血肿形状、漩涡征、混合征和岛征)组成的多变量二元逻辑回归分析模型,比较2种影像组学模型和常规影像征象模型的预测价值(训练集167例,测试集42例)。使用受试者操作特征(ROC)曲线评估预测性能。结果:共提取1 223个特征参数,通过最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归分析筛选出16个特征参数。构建的SVM模型中,训练集和测试集的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.933、0.918;LR模型中,训练集和测试集的AUC分别为0.939、0.900;常规影像征象模型中,训练集和测试集的AUC分别为0.744、0.852。结论:构建的影像组学模型在预测自发性脑出血患者早期血肿扩大方面具有较高性能,并优于常规影像征象的预测效能。 展开更多
关键词 自发性脑出血 血肿扩大 影像组学 计算机体层成像
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