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术前定量CT分析身体组分对根治性切除术胰腺导管腺癌患者预后的预测价值
1
作者 鹿佩瑶 翟建 +3 位作者 李云成 李培 武彤 魏逸 《放射学实践》 北大核心 2025年第2期243-247,共5页
目的:探讨定量CT(QCT)术前身体组分参数对行根治性切除术的胰腺导管腺癌(PDAC)患者预后的预测价值。方法:回顾性分析接受根治性切除术的142例PDAC患者的病例资料,搜集年龄、性别、术前CA19-9、糖尿病史、腰背痛、术后有无化疗、肿瘤最... 目的:探讨定量CT(QCT)术前身体组分参数对行根治性切除术的胰腺导管腺癌(PDAC)患者预后的预测价值。方法:回顾性分析接受根治性切除术的142例PDAC患者的病例资料,搜集年龄、性别、术前CA19-9、糖尿病史、腰背痛、术后有无化疗、肿瘤最大径、TNM分期、神经侵犯、淋巴结转移等信息,QCT测量身体组分参数包括L3水平的内脏脂肪面积(VFA)、皮下脂肪面积(SFA)并计算VFA/SFA比值(VSR),以及门静脉右支层面的肝脏脂肪分数(Fat%-QCT)。使用受试者工作特征(ROC)曲线获得VFA、SFA、VSR、Fat%-QCT的临界值,分别进行高、低水平分组。以Kaplan-Meier生存曲线和log-rank检验分析身体组分参数组间预后差异,采用单因素和多因素COX比例风险回归模型确定总生存期(OS)的独立风险因素。结果:VSR、Fat%-QCT高、低水平组的OS生存曲线差异有统计学意义(P<0.05)。单因素分析结果显示,VSR、Fat%-QCT、肿瘤长径≥3 cm、神经侵犯、淋巴结转移、TNM分期是OS的风险因素(P<0.05)。多因素分析结果显示,VSR、Fat%-QCT、神经侵犯、TNM分期是OS的独立危险因素(HR=1.76、1.51、2.91、1.68,P=0.006、0.039、0.008、0.012)。结论:术前VSR及肝脏脂肪含量可作为根治性切除术PDAC患者生存预后的独立风险因素,分析术前QCT身体组分参数对根治性切除术PDAC患者预后具有一定的预测价值。 展开更多
关键词 胰腺导管腺癌 胰腺肿瘤 预后 定量CT 体层摄影术 X线计算机 身体组分 根治性切除术
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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：6
2
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... 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。 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
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基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的多中心研究 被引量：7
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作者 韩剑剑 马培旗 +3 位作者 王小雷 马文俊 张宁宁 谢玉海 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第5期634-640,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浸润性乳腺癌组织学分级的价值。方法:以病理诊断为金标准,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院437例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组305例(Ⅰ/Ⅱ级217例,Ⅲ级88例)... 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浸润性乳腺癌组织学分级的价值。方法:以病理诊断为金标准,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院437例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组305例(Ⅰ/Ⅱ级217例,Ⅲ级88例)和验证组132例(Ⅰ/Ⅱ级94例,Ⅲ级38例),将阜阳市人民医院(n=129)和太和县人民医院(n=162)291例浸润性乳腺癌患者(Ⅰ/Ⅱ级203例,Ⅲ级88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和影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法对组学特征进行降维并使用逻辑回归构建影像组学模型。临床指标经单因素及多因素二元Logistic回归分析并构建临床模型。影像组学评分联合临床指标构建列线图。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,使用Delong检验比较模型间的预测效能。结果:最终筛选出3个与浸润性乳腺癌组织学分级最相关的影像组学特征。列线图对浸润性乳腺癌组织学分级的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.811、0.825和0.803,诊断效能优于单一模型。DCA显示在概率值为20%~60%时,训练组、验证组及外部测试组列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的净收益高于影像组学模型及临床模型。结论:基于数字乳腺X线影像组学模型对浸润性乳腺癌组织学分级的预测具有较高的效能,对患者制定个性化治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。 展开更多
关键词 乳腺癌 数字乳腺X线 组织学分级 影像组学 列线图
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基于低剂量胸部CT深度学习模型自动测量骨密度研究
4
作者 赵宇 张晓岚 +3 位作者 郑超 王敏红 洪薇 周运锋 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第2期262-266,共5页
目的:评价基于低剂量胸部CT深度学习模型全自动测量与定量CT(QCT)手动测量骨密度的一致性。方法:回顾性分析2018年6月-2019年12月在弋矶山医院行低剂量胸部CT筛查联合定量CT(QCT)骨密度测量的1406例体检者的临床和影像资料。随机分为训... 目的:评价基于低剂量胸部CT深度学习模型全自动测量与定量CT(QCT)手动测量骨密度的一致性。方法:回顾性分析2018年6月-2019年12月在弋矶山医院行低剂量胸部CT筛查联合定量CT(QCT)骨密度测量的1406例体检者的临床和影像资料。随机分为训练集(985例)和测试集(421例)。应用深度学习等方法构建骨分割模型等及内部组织校准模型,应用测试集检测其效能。以QCT结果作为参考标准,应用Spearman相关系数、组内相关系数、Bland-Altman分析两种测量方法的相关性和一致性;以QCT测量结果的骨质疏松(OP)诊断作为参考标准,应用ROC曲线评价其对OP的诊断效能。结果:训练集及测试集中深度学习模型与QCT的骨密度测量结果均呈正相关(训练集:r=0.957,P<0.001;测试集:r=0.955,P<0.001),组内相关系数为0.946(训练集)、0.945(测试集)。该模型在训练集中ROC曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、准确度分别为0.986、47.5%、100%、95.7%;在测试集中分别为0.975、42.1%、100%、94.8%。结论:基于低剂量胸部CT深度学习模型和QCT的骨密度测量的一致性和相关性较好,初步实现了自动、快速的基于LDCT的骨质疏松筛查,但需扩大患者人群进一步优化和验证。 展开更多
关键词 人工智能 骨密度 体层摄影术 X线计算机 骨质疏松
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基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达 被引量：9
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作者 谢玉海 韩剑剑 +6 位作者 马培旗 王小雷 马文俊 张宁宁 曹雪花 魏天贤 陈楠 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2023年第3期365-369,共5页
目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478... 目的观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478例分为训练集(334例,其中92例HER-2阳性、242例HER-2阴性)和验证集(144例,40例HER-2阳性、104例HER-2阴性);以来自机构3的130例(33例HER-2阳性及97例HER-2阴性)为外部验证集。于显示病变面积较大的内外斜(MLO)位或头足(CC)位DM图像中勾画病灶ROI,提取及筛选最佳影像组学特征,以支持向量机(SVM)构建影像组学模型,用于预测乳腺癌HER-2过表达;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,绘制校准曲线及决策曲线,评价其校准度及临床获益。结果共筛选出3个最佳影像组学特征,以之构建的SVM影像组学模型预测训练集、验证集及外部验证集乳腺癌HER-2过表达的曲线下面积(AUC)分别为0.824、0.775及0.812。校准曲线显示,该模型在训练集、验证集及外部验证集的平均绝对误差分别为0.08、0.05和0.04;决策曲线分析显示,阈值概率为0.2~0.8时,模型的临床实用性较好。结论基于多中心DM影像组学可有效预测乳腺癌HER-2过表达。 展开更多
关键词 乳腺肿瘤 乳房X线摄影 人表皮生长因子受体-2 影像组学
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基于DCE-MRI影像组学特征联合ADC值预测乳腺癌Ki-67表达水平 被引量：7
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作者 韩剑剑 马文俊 +1 位作者 马培旗 谢玉海 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期63-67,85,共6页
目的探讨动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)影像组学特征联合表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值预测乳腺癌Ki-67表达水平的临床价值。材料与方法回顾性分析2018年12月至2021年12月间经病理证实... 目的探讨动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)影像组学特征联合表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值预测乳腺癌Ki-67表达水平的临床价值。材料与方法回顾性分析2018年12月至2021年12月间经病理证实的234例乳腺癌患者MRI影像资料,依据术后免疫组化结果,将其分为Ki-67高表达组(n=180)和低表达组(n=54),采用半自动分割的方式从DCE-MRI第1期增强图像中提取瘤体1906个组学特征,采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)、特征间线性相关性分析和最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)最终筛选出4个最优特征构建影像组学模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估影像组学、平均ADC值及二者联合模型的诊断效能。并使用校准曲线及决策曲线评价预测模型的临床实用性。结果从瘤体提取1906个特征,ICC分析剔除207个、特征间线性相关性分析剔除1626个,剩余73个特征LASSO降维筛选出4个最优组学特征。最终筛选出的4个组学特征,平均ADC值在两组间差异均有统计学意义(P<0.05)。影像组学、平均ADC值及联合模型预测Ki-67高表达的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.820、0.676和0.856,三者间的差异均有统计学意义(P<0.05),联合模型对Ki-67高表达的预测效能最佳,其AUC、敏感度和特异度分别为0.856、88.3%和74.1%,校准曲线及决策曲线显示联合模型具有临床应用价值。结论基于DCE-MRI组学特征联合平均ADC值对乳腺癌Ki-67高表达具有较高的预测效能,联合模型优于影像组学模型及平均ADC值。 展开更多
关键词 乳腺癌 KI-67 影像组学 动态对比增强 扩散加权成像 磁共振成像
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