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垂体影像组学联合MRI特征预测矮小症儿童生长激素状态
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作者 时付坤 张岚 +5 位作者 高宇 翟晓阳 许倩 梁家绪 时胜利 吴玲 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第7期1073-1078,共6页
目的观察垂体影像组学与MRI特征联合模型预测矮小症儿童生长激素(GH)状态的价值。方法纳入300例矮小症患儿为训练集,以另外73例为外部验证集;基于GH激发试验结果将其分为GH缺乏症(GHD)组(n=228)与非GHD组(n=145),训练集含GHD亚组196例、... 目的观察垂体影像组学与MRI特征联合模型预测矮小症儿童生长激素(GH)状态的价值。方法纳入300例矮小症患儿为训练集,以另外73例为外部验证集;基于GH激发试验结果将其分为GH缺乏症(GHD)组(n=228)与非GHD组(n=145),训练集含GHD亚组196例、非GHD亚组104例,验证集含GHD亚组32例、非GHD亚组41例。于T1WI中提取垂体影像组学特征,以最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归筛选关键特征并分别构建支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)和K邻近法(KNN)4种机器学习模型,结合MRI特征构建联合模型,评估各模型预测效能。结果SVM、LR、NB及KNN影像组学模型预测训练集GH状态的曲线下面积(AUC)分别为0.860、0.831、0.838及0.901,在验证集分别为0.788、0.829、0.823及0.770;相应联合模型在训练集的AUC分别为0.924、0.903、0.859及0.920,在验证集分别为0.827、0.881、0.836及0.718,尤以LR联合综合表现最佳,其在训练集的敏感度为84.94%、特异度为80.56%、准确率为83.61%,在验证集依次为80.95%、72.22%及80.00%。结论垂体影像组学联合MRI综合模型可有效预测矮小症儿童GH状态。 展开更多
关键词 矮小症 磁共振成像 影像组学 生长激素缺乏症
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