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基于对比增强T1WI图像纹理建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源
被引量：
5
1
作者
黄栎有
徐璐
+2 位作者
高先聪
李智勇
牛磊
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2023年第4期321-325,共5页
目的探讨基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源的价值。资料与方法回顾性分析2016年8月—2020年2月南京鼓楼医院集团宿迁医院肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移患者112例,共137枚脑转移瘤。利用Mazda软...
目的探讨基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源的价值。资料与方法回顾性分析2016年8月—2020年2月南京鼓楼医院集团宿迁医院肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移患者112例,共137枚脑转移瘤。利用Mazda软件提取对比增强T1WI图像纹理特征,通过组内相关系数检验选取重复性良好的纹理特征。按照7∶3分为训练集(n=96)和验证集(n=41)。对训练集中的特征进行降维,并采用OneVsRest多分类策略,分别训练Logistic回归、随机森林和支持向量机3种机器学习模型。建立的模型在验证集中进行验证。绘制3种脑转移作为阳性分类时的受试者工作特征曲线,比较3种模型曲线下面积(AUC)的差异。通过计算3种模型的宏平均AUC评价模型的整体分类性能。结果3种模型中随机森林模型诊断效能最好,验证集中对肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移的AUC分别为0.801、0.928、0.817,宏平均AUC为0.87。3种模型AUC差异均无统计学意义(P>0.05)。结论基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型能够有效诊断脑转移瘤原发灶来源,其中随机森林模型的诊断效能较好。
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关键词
脑转移瘤
磁共振成像
纹理分析
机器学习
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职称材料
题名
基于对比增强T1WI图像纹理建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源
被引量：
5
1
作者
黄栎有
徐璐
高先聪
李智勇
牛磊
机构
南京鼓楼医院
集团
宿迁
医院
肿瘤科
南京鼓楼医院集团宿迁医院放射科
徐州医科大学附属
医院
核医学科
出处
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2023年第4期321-325,共5页
基金
2020年度宿迁市科技局社会发展项目(S202018)
2021年度宿迁市指导性科技计划(Z2021101)
+1 种基金
2022年度宿迁市科技局社会发展项目(S202212)
2022年度江苏省卫生健康委员会医学科研指导性项目(Z2022023)。
文摘
目的探讨基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源的价值。资料与方法回顾性分析2016年8月—2020年2月南京鼓楼医院集团宿迁医院肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移患者112例,共137枚脑转移瘤。利用Mazda软件提取对比增强T1WI图像纹理特征,通过组内相关系数检验选取重复性良好的纹理特征。按照7∶3分为训练集(n=96)和验证集(n=41)。对训练集中的特征进行降维,并采用OneVsRest多分类策略,分别训练Logistic回归、随机森林和支持向量机3种机器学习模型。建立的模型在验证集中进行验证。绘制3种脑转移作为阳性分类时的受试者工作特征曲线,比较3种模型曲线下面积(AUC)的差异。通过计算3种模型的宏平均AUC评价模型的整体分类性能。结果3种模型中随机森林模型诊断效能最好,验证集中对肺癌、乳腺癌和消化系统肿瘤脑转移的AUC分别为0.801、0.928、0.817,宏平均AUC为0.87。3种模型AUC差异均无统计学意义(P>0.05)。结论基于对比增强T1WI图像纹理特征建立机器学习模型能够有效诊断脑转移瘤原发灶来源,其中随机森林模型的诊断效能较好。
关键词
脑转移瘤
磁共振成像
纹理分析
机器学习
Keywords
Brain metastases
Magnetic resonance imaging
Texture analysis
Machine learning
分类号
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于对比增强T1WI图像纹理建立机器学习模型诊断脑转移瘤原发灶来源
黄栎有
徐璐
高先聪
李智勇
牛磊
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2023
5
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