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基于轴位和矢状位T1WI增强图像影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级的初步研究
被引量：
7
1
作者
杨椿雪
原梦
+1 位作者
张金玲
王天佐
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期6-9,共4页
目的建立基于轴位及矢状位T1WI增强图像的影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级,并测试其表现。材料与方法回顾性收集2017年1月至2020年12月病理诊断为脑膜瘤且符合纳入标准患者(132例)的MRI图像。使用图像分割软件ITK-SNAP勾画感兴趣区...
目的建立基于轴位及矢状位T1WI增强图像的影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级,并测试其表现。材料与方法回顾性收集2017年1月至2020年12月病理诊断为脑膜瘤且符合纳入标准患者(132例)的MRI图像。使用图像分割软件ITK-SNAP勾画感兴趣区,再采用pyradiomics从中提取影像组学特征,将数据以8∶2的比例分成训练集(105例)和测试集(27例)。通过组内相关系数评估特征的可重复性,之后筛选特征,采用RBF核支持向量机算法构建模型。最后,使用测试集数据评估模型表现,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。结果基于轴位和矢状位图像的综合模型表现优于其他单序列模型,各模型表现在应用少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)后均有不同程度的提升。应用SMOTE的综合模型测试表现最优,其ROC曲线下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.982、0.900、1.000和0.963。结论基于轴位和矢状位T1WI增强图像的影像组学模型有助于术前预测脑膜瘤病理分级。
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关键词
磁共振成像
影像组学
脑膜瘤
机器学习
病理分级
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职称材料
题名
基于轴位和矢状位T1WI增强图像影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级的初步研究
被引量：
7
1
作者
杨椿雪
原梦
张金玲
王天佐
机构
哈尔滨医科大学
附属第
二
医院
CT室
哈尔滨医科大学附属第六医院放射科
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期6-9,共4页
文摘
目的建立基于轴位及矢状位T1WI增强图像的影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级,并测试其表现。材料与方法回顾性收集2017年1月至2020年12月病理诊断为脑膜瘤且符合纳入标准患者(132例)的MRI图像。使用图像分割软件ITK-SNAP勾画感兴趣区,再采用pyradiomics从中提取影像组学特征,将数据以8∶2的比例分成训练集(105例)和测试集(27例)。通过组内相关系数评估特征的可重复性,之后筛选特征,采用RBF核支持向量机算法构建模型。最后,使用测试集数据评估模型表现,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线。结果基于轴位和矢状位图像的综合模型表现优于其他单序列模型,各模型表现在应用少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)后均有不同程度的提升。应用SMOTE的综合模型测试表现最优,其ROC曲线下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.982、0.900、1.000和0.963。结论基于轴位和矢状位T1WI增强图像的影像组学模型有助于术前预测脑膜瘤病理分级。
关键词
磁共振成像
影像组学
脑膜瘤
机器学习
病理分级
Keywords
magnetic resonance imaging
radiomics
meningioma
machine learning
pathological grading
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R739.45 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
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被引量
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1
基于轴位和矢状位T1WI增强图像影像组学模型术前预测脑膜瘤病理分级的初步研究
杨椿雪
原梦
张金玲
王天佐
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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