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基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤鉴别方法
被引量：
3
1
作者
王卓然
张贤达
+17 位作者
曹羽成
张玲
龚婷婷
马烨波
段晓倩
郭康丽
李军
陈媛
张健涛
叶本功
丁进
朱建伟
刘枫
胡端敏
周春华
邹多武
李庆利
陈建刚
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期21-28,共8页
目的建立并验证基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的鉴别方法。方法纳入符合标准的患者435例,采集胃肠道间质瘤(257例)与非胃肠道间质瘤(包括胃平滑肌瘤145例、神经鞘瘤33例)超声内镜图像共3279张,按患者比...
目的建立并验证基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的鉴别方法。方法纳入符合标准的患者435例,采集胃肠道间质瘤(257例)与非胃肠道间质瘤(包括胃平滑肌瘤145例、神经鞘瘤33例)超声内镜图像共3279张,按患者比7∶3分为训练集和测试集。采用Pyradiomics软件提取肿瘤影像组学特征,并应用主成分分析(PCA)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、极致梯度提升树(XGBoost)、随机森林、递归式特征消除(RFE)算法设计特征筛选方案,基于所选特征通过支持向量机分类器建立模型。通过ROC曲线评估各模型对胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的预测效能。结果由最终筛选得到的超声内镜影像组学特征建立影像组学模型,基于5种特征筛选方案(PCA、PCA+LASSO、PCA+XGBoost、PCA+随机森林、PCA+RFE)建立的预测模型的AUC分别为0.581、0.870、0.874、0.860、0.661。结论PCA+XGBoost的特征筛选方案效果最佳,基于上述影像组学和机器学习方法鉴别胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的模型可用于患者的术前预测。
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关键词
胃肠道间质瘤
超声内镜
影像组学
机器学习
主成分分析
极致梯度提升树
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职称材料
题名
基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤鉴别方法
被引量：
3
1
作者
王卓然
张贤达
曹羽成
张玲
龚婷婷
马烨波
段晓倩
郭康丽
李军
陈媛
张健涛
叶本功
丁进
朱建伟
刘枫
胡端敏
周春华
邹多武
李庆利
陈建刚
机构
华东师范大学上海市多维度信息处理重点实验室
上海交通大学医学院附属瑞金
医院
消化
内科
苏州大学附属第二
医院
消化
内科
同济大学附属上海市第十人民
医院
消化
内镜中心
浙江大学医学院附属金华
医院
消化
内科
安康市汉滨区第一医院消化内科
上海中医药大学中医智能康复教育部工程研究中心
出处
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期21-28,共8页
基金
上海市科学技术委员会科技创新行动计划(21Y11908100,21S31903500)。
文摘
目的建立并验证基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的鉴别方法。方法纳入符合标准的患者435例,采集胃肠道间质瘤(257例)与非胃肠道间质瘤(包括胃平滑肌瘤145例、神经鞘瘤33例)超声内镜图像共3279张,按患者比7∶3分为训练集和测试集。采用Pyradiomics软件提取肿瘤影像组学特征,并应用主成分分析(PCA)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、极致梯度提升树(XGBoost)、随机森林、递归式特征消除(RFE)算法设计特征筛选方案,基于所选特征通过支持向量机分类器建立模型。通过ROC曲线评估各模型对胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的预测效能。结果由最终筛选得到的超声内镜影像组学特征建立影像组学模型,基于5种特征筛选方案(PCA、PCA+LASSO、PCA+XGBoost、PCA+随机森林、PCA+RFE)建立的预测模型的AUC分别为0.581、0.870、0.874、0.860、0.661。结论PCA+XGBoost的特征筛选方案效果最佳,基于上述影像组学和机器学习方法鉴别胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤的模型可用于患者的术前预测。
关键词
胃肠道间质瘤
超声内镜
影像组学
机器学习
主成分分析
极致梯度提升树
Keywords
gastrointestinal stromal tumor
endoscopic ultrasound
radiomics
machine learning
principal component analysis
extreme gradient boosting
分类号
R735 [医药卫生—肿瘤]
R445.1 [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
基于超声内镜影像组学和机器学习的胃肠道间质瘤与非胃肠道间质瘤鉴别方法
王卓然
张贤达
曹羽成
张玲
龚婷婷
马烨波
段晓倩
郭康丽
李军
陈媛
张健涛
叶本功
丁进
朱建伟
刘枫
胡端敏
周春华
邹多武
李庆利
陈建刚
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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