检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于深度学习自动分割技术的胸部CT影像组学模型预测非小细胞肺癌EGFR基因突变: 1; 作者高续庞奇 +3 位作者张宏杰王小雷郝继元谢玉海《放射学实践》北大核心 2025年第5期573-578,共6页; 目的:探讨基于深度学习自动分割技术的胸部CT影像组学模型预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的价值。方法:回顾性分析171例经病理证实为非小细胞肺癌且行EGFR基因检测患者的临床及影像资料。按照7:3比例随机拆分为训练组119例(EGFR野生型43... 展开更多; 关键词非小细胞肺癌表皮生长因子受体体层摄影术 X线计算机影像组学深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于钼靶影像组学列线图预测乳腺癌脉管浸润状态: 2; 作者王小雷哈传传 +6 位作者谢玉海韩剑剑马培旗马文俊徐东亮张宁宁曹雪花《放射学实践》北大核心 2025年第5期579-585,共7页; 目的:探讨基于多中心钼靶影像组学列线图预测乳腺癌患者脉管浸润状态的临床应用价值。方法:回顾性分析2017年2月-2021年12月皖南医学院弋矶山医院(机构1)、2018年1月-2021年6月阜阳市人民医院(机构2)及2016年11月-2022年3月太和县人民医... 展开更多; 关键词乳腺癌脉管浸润钼靶影像组学列线图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的多中心研究被引量：5: 3; 作者谢玉海马培旗 +6 位作者王小雷韩剑剑马文俊曹雪花张宁宁杨杨胡东《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第1期31-36,共6页; 目的:探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的临床应用价值。方法:回顾性搜集728例经病理证实的浸润性乳腺癌患者,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院413例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练... 展开更多; 关键词乳腺癌数字乳腺X线摄影腋窝淋巴结转移影像组学; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌的多中心研究被引量：2: 4; 作者谢玉海马培旗 +5 位作者韩剑剑王小雷胡东马文俊魏天贤杨杨《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第11期1140-1146,共7页; 目的探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌(TNBC)的临床价值。资料与方法回顾性分析2016年11月—2022年3月经病理证实的462例乳腺癌患者的数字化乳腺X线图像,其中243例来自皖南医学院弋矶山医院(机构1)、106例... 展开更多; 关键词乳腺肿瘤乳房X线摄影术影像组学列线图病理学外科预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工智能定量参数预测直径≤2cm磨玻璃密度肺腺癌浸润程度被引量：6: 5; 作者谢玉海李小虎 +5 位作者侯唯姝顾晓艳钱银锋高续胡东游利东《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2023年第12期1288-1292,共5页; 目的探讨人工智能定量参数预测直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌浸润程度的临床价值。资料与方法回顾性分析2019年3月—2022年4月太和县人民医院经术后病理证实的直径≤2 cm磨玻璃密度的肺腺癌患者80例共90个结节,其中原位癌8个、微浸润腺癌3... 展开更多; 关键词肺肿瘤腺癌人工智能体层摄影术 X线计算机诊断鉴别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习自动分割技术的胸部CT影像组学模型预测非小细胞肺癌EGFR基因突变: 1; 作者高续庞奇张宏杰王小雷郝继元谢玉海; 机构太和县人民医院皖南医学院附属太和医院放射影像科太和县人民医院皖南医学院附属太和医院心胸外科; 出处《放射学实践》北大核心 2025年第5期573-578,共6页; 基金北京医学奖励基金会睿影基金资助项目(YXJL-2022-0105-0116) 皖南医学院科研项目(WK2023JXYY100)。; 文摘目的:探讨基于深度学习自动分割技术的胸部CT影像组学模型预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的价值。方法:回顾性分析171例经病理证实为非小细胞肺癌且行EGFR基因检测患者的临床及影像资料。按照7:3比例随机拆分为训练组119例(EGFR野生型43例和突变型76例)和验证组52例(EGFR野生型19例和突变型33例)。采用深度学习自动分割技术进行病灶感兴趣区勾画,运用pearson相关性分析和最小绝对收缩和选择算子进行特征筛选,应用支持向量机(SVM)构建预测EGFR基因突变的影像组学模型。临床指标及结节定量参数经单因素及多因素分析构建临床模型,临床指标联合影像组学评分构建列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测效能,绘制决策曲线分析评价模型的临床应用价值。结果:共筛选出4个最佳影像组学特征构建SVM影像组学模型,其在训练组、验证组中预测EGFR基因突变的AUC分别为0.872、0.833。由最大CT值和吸烟史构建临床模型,其在训练组、验证组中预测EGFR基因突变的AUC分别为0.731、0.770。由吸烟史和影像组学评分构建列线图模型,其在训练组、验证组中预测EGFR基因突变的AUC分别为0.879、0.839。结论:基于深度学习自动分割技术构建的胸部CT影像组学模型对预测NSCLC患者EGFR基因突变具有较高的临床应用价值,临床指标加入未能显著提高其预测效能。; 关键词非小细胞肺癌表皮生长因子受体体层摄影术 X线计算机影像组学深度学习; Keywords Non-small cell lung cancer Epidermal growth factor receptor Tomography,X-ray computed Radiomics Deep learning; 分类号 R734.2 [医药卫生—肿瘤] R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于钼靶影像组学列线图预测乳腺癌脉管浸润状态: 2; 作者王小雷哈传传谢玉海韩剑剑马培旗马文俊徐东亮张宁宁曹雪花; 机构太和县人民医院/皖南医学院附属太和医院放射影像科皖南医学院第一附属医院/弋矶山医院放射影像科安徽省阜阳市人民医院放射影像科; 出处《放射学实践》北大核心 2025年第5期579-585,共7页; 基金皖南医学院科研项目(项目编号:JXYY202139)。; 文摘目的:探讨基于多中心钼靶影像组学列线图预测乳腺癌患者脉管浸润状态的临床应用价值。方法:回顾性分析2017年2月-2021年12月皖南医学院弋矶山医院(机构1)、2018年1月-2021年6月阜阳市人民医院(机构2)及2016年11月-2022年3月太和县人民医院(机构3)经病理证实的264例浸润性乳腺癌患者的钼靶图像,按照7:3的比例将3家机构乳腺癌患者随机拆分为训练组198例和验证组66例。使用深睿医疗多模态科研平台对患者钼靶图像进行图像勾画和影像组学特征提取,经组间相关系数(ICC)、特征剔除、特征相关性分析(C=0.7)、最小绝对收缩和选择算法进行特征筛选及降维,然后通过逻辑回归分类器构建影像组学模型,将临床-影像指标和影像组学评分通过单-多因素Logistic回归分析筛选独立预测因素并参与构建影像组学列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型效能、校准度及临床实用性。结果:最终筛选出8个影像组学特征与乳腺癌脉管浸润密切相关。在训练组和验证组中,影像组学列线图模型对乳腺癌脉管浸润的预测效能均优于影像组学模型(训练组分别为0.853和0.781,验证组分别为0.858和0.776)。校准曲线显示列线图模型的预测概率与实际观测结果的一致性较好,DCA曲线显示列线图模型的净收益高于影像组学模型。结论:基于钼靶影像组学列线图对乳腺癌脉管浸润的预测效能较高,对患者后续诊疗及预后具有重要的临床应用价值。; 关键词乳腺癌脉管浸润钼靶影像组学列线图; Keywords Breast cancer Lymphovascular invation Mammography Radiomics Nomogram; 分类号 R737.9 [医药卫生—肿瘤] R814.41 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的多中心研究被引量：5: 3; 作者谢玉海马培旗王小雷韩剑剑马文俊曹雪花张宁宁杨杨胡东; 机构太和县人民医院/皖南医学院附属太和医院放射影像科安徽省阜阳市人民医院放射影像科皖南医学院第一附属医院/弋矶山医院放射科; 出处《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第1期31-36,共6页; 基金皖南医学院科研项目(项目编号:JXYY202139) 北京医学奖励基金会睿影科研基金(编号项目YXJL-2022-0105-0116)。; 文摘目的:探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的临床应用价值。方法:回顾性搜集728例经病理证实的浸润性乳腺癌患者,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院413例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组289例(淋巴结转移阴性197例,淋巴结转移阳性92例)和验证组124例(淋巴结转移阴性85例,淋巴结转移阳性39例),将阜阳市人民医院和太和县人民医院浸润性乳腺癌患者共计315例(淋巴结转移阴性221例,淋巴结转移阳性94例)作为外部测试组。对比分析双乳内外斜位(MLO)和头尾位(CC)图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像使用深睿医疗多模态科研平台进行图像分割及影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法(LASSO)对组学特征进行降维并使用支持向量机(SVM)分类器构建影像组学预测模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价模型性能。结果:最终筛选出8个影像组学特征构建预测模型用于预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移,该模型的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.807、0.790和0.753,敏感度、特异度分别为84.8%和61.4%、79.5%和69.4%、44.7%和92.8%。决策曲线证实了该模型的临床实用性。结论:基于数字化乳腺X线影像组学对浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测具有较高效能,对患者制定个性化的治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。; 关键词乳腺癌数字乳腺X线摄影腋窝淋巴结转移影像组学; Keywords Breast cancer Digital mammography Axillary lymph node metastasis Radiomics; 分类号 R737.9 [医药卫生—肿瘤] R814.41 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌的多中心研究被引量：2: 4; 作者谢玉海马培旗韩剑剑王小雷胡东马文俊魏天贤杨杨; 机构太和县人民医院/皖南医学院附属太和医院放射影像科阜阳市人民医院放射影像科皖南医学院第一附属医院/弋矶山医院放射影像科; 出处《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第11期1140-1146,共7页; 基金皖南医学院科研项目(JXYY202139)。; 文摘目的探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌(TNBC)的临床价值。资料与方法回顾性分析2016年11月—2022年3月经病理证实的462例乳腺癌患者的数字化乳腺X线图像,其中243例来自皖南医学院弋矶山医院(机构1)、106例来自阜阳市人民医院(机构2)、113例来自太和县人民医院(机构3)。根据免疫组化结果,按照7∶3将机构1和机构2的乳腺癌患者随机分为训练组244例(TNBC 41例,非TNBC 203例)和验证组105例(TNBC 18例,非TNBC 87例),将机构3的113例乳腺癌患者(TNBC 24例,非TNBC 89例)作为外部验证组。对比分析双乳内外斜位和头尾位图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像进行图像分割和影像组学特征提取,经特征筛选后利用逻辑回归构建影像组学模型。由临床病理指标和影像组学评分构建列线图。采用受试者工作特征曲线和决策曲线分析评价模型性能,并比较模型间的预测效能。结果最终筛选4个与TNBC密切相关的影像组学特征构建影像组学模型,该模型在训练组、验证组、外部测试组预测TNBC的曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.868、90.24%和72.91%、0.827、72.22%和75.86%、0.837、70.83%和78.65%。影像组学评分联合组织学分级构建的联合模型在训练组、验证组、外部测试组预测TNBC的曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.903、80.49%和86.70%、0.890、77.78%和88.51%、0.870、62.50%和85.39%。联合模型对TNBC的预测效能优于单一影像组学模型,训练组和验证组差异有统计学意义(Z=2.061、2.064,P<0.05)、在外部测试组间差异无统计学意义(Z=1.223,P=0.221)。3组决策曲线分析显示列线图预测三阴性乳腺癌的净收益高于影像组学模型。结论影像组学模型对TNBC的预测具有较高的诊断效能,结合影像组学评分及组织学分级构建的列线图模型可进一步提高预测效能。; 关键词乳腺肿瘤乳房X线摄影术影像组学列线图病理学外科预测; Keywords Breast neoplasms Breast X-ray photography Radiomics Nomogram Pathology,surgical Forecasting; 分类号 R737.9 [医药卫生—肿瘤] R730.44 [医药卫生—肿瘤]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工智能定量参数预测直径≤2cm磨玻璃密度肺腺癌浸润程度被引量：6: 5; 作者谢玉海李小虎侯唯姝顾晓艳钱银锋高续胡东游利东; 机构安徽省太和县人民医院皖南医学院附属太和医院放射影像科安徽医科大学第一附属医院医学影像科; 出处《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2023年第12期1288-1292,共5页; 基金北京医学奖励基金会睿影科研基金(YXJL-2022-0105-0116)。; 文摘目的探讨人工智能定量参数预测直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌浸润程度的临床价值。资料与方法回顾性分析2019年3月—2022年4月太和县人民医院经术后病理证实的直径≤2 cm磨玻璃密度的肺腺癌患者80例共90个结节,其中原位癌8个、微浸润腺癌34个、浸润性腺癌48个,将其分为研究组(浸润性腺癌)和对照组(原位癌及微浸润腺癌)。比较两组体积、三维长径、最大面面积、最大CT值、最小CT值、平均CT值等人工智能定量参数的差异,评估定量参数对肺腺癌侵袭程度的预测价值。结果两组年龄、体积、三维长径、最大面面积、最大CT值、平均CT值差异有统计学意义(P<0.05),两组性别和最小CT值差异无统计学意义(P>0.05)。二元Logistic回归分析结果显示,三维长径(优势比2.020,P=0.034)、最大CT值(优势比1.008,P=0.013)是预测直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌侵袭性的独立影响因子。由三维长径和最大CT值构建的回归模型预测效能最佳,曲线下面积为0.901,阈值为2.432时,其敏感度和特异度分别为93.75%和71.43%。结论人工智能定量参数对直径≤2 cm磨玻璃密度肺腺癌浸润程度具有较高的预测价值,以三维长径和最大CT值建立的联合模型诊断效能最高。; 关键词肺肿瘤腺癌人工智能体层摄影术 X线计算机诊断鉴别; Keywords Lung neoplasms Adenocarcinoma Artificial intelligence Tomography X-ray computed Diagnosis,differential; 分类号 R734.2 [医药卫生—肿瘤] R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于深度学习自动分割技术的胸部CT影像组学模型预测非小细胞肺癌EGFR基因突变	高续庞奇张宏杰王小雷郝继元谢玉海	《放射学实践》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于钼靶影像组学列线图预测乳腺癌脉管浸润状态	王小雷哈传传谢玉海韩剑剑马培旗马文俊徐东亮张宁宁曹雪花	《放射学实践》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于数字化乳腺X线影像组学预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移的多中心研究	谢玉海马培旗王小雷韩剑剑马文俊曹雪花张宁宁杨杨胡东	《放射学实践》 CSCD 北大核心	2024	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测三阴性乳腺癌的多中心研究	谢玉海马培旗韩剑剑王小雷胡东马文俊魏天贤杨杨	《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	人工智能定量参数预测直径≤2cm磨玻璃密度肺腺癌浸润程度	谢玉海李小虎侯唯姝顾晓艳钱银锋高续胡东游利东	《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料