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CT影像组学鉴别脊柱骨岛与成骨型转移癌
被引量：
3
1
作者
温馨
左立平
+7 位作者
王勇
田子玉
卢飞
石硕
常玲玉
纪宇
张冉
于德新
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第5期758-763,共6页
目的观察CT影像组学鉴别脊柱骨岛(BI)与成骨型转移癌(OBM)的价值。方法回顾性分析来自3个医疗机构的98例BI患者109个病灶及158例OBM患者282个病灶(包括48例肺癌103个转移灶、52例乳腺癌86个转移灶及58例前列腺癌93个转移灶);以机构1数...
目的观察CT影像组学鉴别脊柱骨岛(BI)与成骨型转移癌(OBM)的价值。方法回顾性分析来自3个医疗机构的98例BI患者109个病灶及158例OBM患者282个病灶(包括48例肺癌103个转移灶、52例乳腺癌86个转移灶及58例前列腺癌93个转移灶);以机构1数据为内部数据集并按7∶3比例分为内部训练集与内部验证集,以机构2、3数据作为外部数据集;并以性别分为女性数据子集(包括肺癌与乳腺癌OBM)及男性数据子集(包括肺癌与前列腺癌OBM)。基于CT图像提取、筛选影像组学特征并构建支持向量机(SVM)模型,包括模型1(鉴别BI与OBM)、模型2(鉴别女性肺癌与乳腺癌OBM)及模型3(鉴别男性肺癌与前列腺癌OBM)。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估并比较模型1、单一CT值及3名医师(甲、乙、丙)鉴别BI与OBM的效能,以及模型2、3鉴别不同OBM的效能。结果模型1鉴别内部训练集、内部验证集及外部数据集脊柱OBM与BI的AUC分别为0.99、0.98及0.86。针对内部训练集,模型1鉴别BI与OBM的AUC高于医师甲(AUC=0.78)、乙(AUC=0.87)、丙(AUC=0.93)及单一平均CT值(AUC=0.78,P均<0.05)。模型2鉴别内部训练集、内部验证集及外部数据集女性肺癌与乳腺癌OBM的AUC分别为0.79、0.75及0.73;模型3鉴别各集男性肺癌与前列腺癌OBM的AUC分别为0.77、0.74和0.77。结论根据CT影像组学SVM模型能可靠鉴别BI与OBM。
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关键词
脊柱
骨硬化
肿瘤转移
影像组学
体层摄影术
X线计算机
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题名
CT影像组学鉴别脊柱骨岛与成骨型转移癌
被引量：
3
1
作者
温馨
左立平
王勇
田子玉
卢飞
石硕
常玲玉
纪宇
张冉
于德新
机构
山东大学齐鲁
医院
放射科
滨州市第二人民医院放射科
潍坊医学院医学影像学院
山东大学
第二
医院
放射科
慧影医疗科技(北京)股份有限公司
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024年第5期758-763,共6页
文摘
目的观察CT影像组学鉴别脊柱骨岛(BI)与成骨型转移癌(OBM)的价值。方法回顾性分析来自3个医疗机构的98例BI患者109个病灶及158例OBM患者282个病灶(包括48例肺癌103个转移灶、52例乳腺癌86个转移灶及58例前列腺癌93个转移灶);以机构1数据为内部数据集并按7∶3比例分为内部训练集与内部验证集,以机构2、3数据作为外部数据集;并以性别分为女性数据子集(包括肺癌与乳腺癌OBM)及男性数据子集(包括肺癌与前列腺癌OBM)。基于CT图像提取、筛选影像组学特征并构建支持向量机(SVM)模型,包括模型1(鉴别BI与OBM)、模型2(鉴别女性肺癌与乳腺癌OBM)及模型3(鉴别男性肺癌与前列腺癌OBM)。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估并比较模型1、单一CT值及3名医师(甲、乙、丙)鉴别BI与OBM的效能,以及模型2、3鉴别不同OBM的效能。结果模型1鉴别内部训练集、内部验证集及外部数据集脊柱OBM与BI的AUC分别为0.99、0.98及0.86。针对内部训练集,模型1鉴别BI与OBM的AUC高于医师甲(AUC=0.78)、乙(AUC=0.87)、丙(AUC=0.93)及单一平均CT值(AUC=0.78,P均<0.05)。模型2鉴别内部训练集、内部验证集及外部数据集女性肺癌与乳腺癌OBM的AUC分别为0.79、0.75及0.73;模型3鉴别各集男性肺癌与前列腺癌OBM的AUC分别为0.77、0.74和0.77。结论根据CT影像组学SVM模型能可靠鉴别BI与OBM。
关键词
脊柱
骨硬化
肿瘤转移
影像组学
体层摄影术
X线计算机
Keywords
spine
osteosclerosis
neoplasm metastasis
radiomics
tomography,X-ray computed
分类号
R681.5 [医药卫生—骨科学]
R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]
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1
CT影像组学鉴别脊柱骨岛与成骨型转移癌
温馨
左立平
王勇
田子玉
卢飞
石硕
常玲玉
纪宇
张冉
于德新
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2024
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