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平扫CT影像组学极限梯度提升(XGBoost)模型预测急性胰腺炎周围坏死物积聚 被引量:1
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作者 俞宇羽 朱翰林 +2 位作者 魏培英 张海峰 冯波 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第2期281-285,共5页
目的基于SHAP法观察平扫CT影像组学极限梯度提升(XGBoost)模型预测急性胰腺炎(AP)周围急性坏死物积聚(ANC)的价值。方法回顾性收集307例首诊AP患者。基于首诊平扫CT自动分割胰腺周围组织感兴趣体积(VOI),提取并筛选最优影像组学特征;记... 目的基于SHAP法观察平扫CT影像组学极限梯度提升(XGBoost)模型预测急性胰腺炎(AP)周围急性坏死物积聚(ANC)的价值。方法回顾性收集307例首诊AP患者。基于首诊平扫CT自动分割胰腺周围组织感兴趣体积(VOI),提取并筛选最优影像组学特征;记录基于首诊增强CT的AP严重程度改良版CT严重指数(MCTSI)评分。根据随访结果将AP患者分为胰腺周围ANC组(ANC组)与液体积聚(APFC)组。以XGBoost法分别基于最佳影像组学特征、MCTSI及二者联合构建预测AP ANC的影像组学、MCTSI及联合模型,采用5折交叉验证法评估各模型诊断效能,利用SHAP法分析各变量对于联合模型的贡献。结果307例中,ANC组134例、APFC组173例。基于首诊平扫CT共筛选出6个最优影像组学特征;据此构建的影像组学、MCTSI及联合模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.936、0.693及0.917;其中MCTSI模型的AUC低于影像组学模型及联合模型的AUC(Z=-3.485、-2.824,P均<0.01),后二者AUC差异无统计学意义(Z=-0.817,P=0.415)。联合模型中,最优影像组学特征的贡献度均优于MCTSI评分。结论平扫CT影像组学XGBoost模型能有效预测AP ANC。 展开更多
关键词 胰腺炎 坏死物积聚 影像组学
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法医分子影像学技术活体检验的进展与应用前景
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作者 严治 吉训明 +5 位作者 何晓 张晓静 万雷 张宏 田梅 丛斌 《法医学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第5期476-483,共8页
提出法医分子影像学概念,利用分子影像技术为法医精神病鉴定、毒品损伤、网络游戏成瘾及应激性损伤等法医学领域重要问题寻找有效的解决方案。法医分子影像学属于创新交叉学科,在中国的发展刚刚起步,存在一定问题和挑战,如人才欠缺、缺... 提出法医分子影像学概念,利用分子影像技术为法医精神病鉴定、毒品损伤、网络游戏成瘾及应激性损伤等法医学领域重要问题寻找有效的解决方案。法医分子影像学属于创新交叉学科,在中国的发展刚刚起步,存在一定问题和挑战,如人才欠缺、缺乏规范等。中国应加强法医分子影像学方面的人才培养、基础研究与实践应用。法医分子影像学将在公共安全、公共卫生、司法审判、民事调解等方面发挥支撑作用,维护司法公正和社会稳定,促进平安中国和法治中国建设。 展开更多
关键词 法医学 分子影像学 法医分子影像学 综述
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Signal intensity changes of dentate nucleus on plain MR T1WI innasopharyngeal carcinoma patients after radiotherapy andmultiple injections of gadolinium-base contrast agent
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作者 SUN Jiping ZHOU Jian +2 位作者 TAO Zhigang LIANG Jiafeng DING Zhongxiang 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期1170-1173,共4页
Objective To observe changes of plain MR T1WI signal intensity of dentate nucleus in nasopharyngeal carcinoma patients after radiotherapy and multiple times of intravenous injection of gadolinium-based contrast agent(... Objective To observe changes of plain MR T1WI signal intensity of dentate nucleus in nasopharyngeal carcinoma patients after radiotherapy and multiple times of intravenous injection of gadolinium-based contrast agent(GBCA).Methods Fifty patients with pathologically confirmed nasopharyngeal carcinoma and received intensity-modulated radiotherapy were retrospectively enrolled as the nasopharyngeal carcinoma group,and 50 patients with other malignant tumors and without history of brain radiotherapy were retrospectively enrolled as the control group.All patients received yearly GBCA enhanced MR examinations for the nasopharynx or the head.T1WI signal intensities of the dentate nucleus and the pons on same plane were measured based on images in the year of confirmed diagnosis(recorded as the first year)and in the second to the fifth years.T1WI signal intensity ratio of year i(ranging from 1 to 5)was calculated with values of dentate nucleus divided by values of the pons(ΔSI i),while the percentage of relative changes of year j(ranging from 2 to 5)was calculated withΔSI j compared toΔSI 1(Rchange j).The values of these two parameters were compared,and the correlation ofΔSI and GBCA injection year-time was evaluated within each group.Results No significant difference of gender,age norΔSI 1 was found between groups(all P>0.05).The second to the fifth yearΔSI and Rchange in nasopharyngeal carcinoma group were all higher than those in control group(all P<0.05).Within both groups,ΔSI was positively correlated with GBCA injection year-time(both P<0.05).Conclusion Patients with nasopharyngeal carcinoma who underwent radiotherapy and multiple times of intravenous injection of GBCA tended to be found with gradually worsening GBCA deposition in dentate nucleus,for which radiotherapy might be a risk factor. 展开更多
关键词 nasopharyngeal neoplasms RADIOTHERAPY contrast media cerebellar nuclei
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3D Res2Net深度学习模型预测肺实性结节体积倍增时间
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作者 韩静 张乐星 +5 位作者 何林阳 冯长锋 郗玉珍 丁忠祥 许阳阳 沈起钧 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1514-1518,共5页
目的观察3D Res2Net深度学习模型预测肺实性结节体积倍增时间(VDT)的价值。方法回顾性分析734例肺实性结节患者胸部CT资料,根据随访期间肺结节体积增加是否≥25%将其分为进展组(n=218)与非进展组(n=516),并按7∶3比例划分训练集(n=515)... 目的观察3D Res2Net深度学习模型预测肺实性结节体积倍增时间(VDT)的价值。方法回顾性分析734例肺实性结节患者胸部CT资料,根据随访期间肺结节体积增加是否≥25%将其分为进展组(n=218)与非进展组(n=516),并按7∶3比例划分训练集(n=515)与验证集(n=219);利用多因素logistic回归分析基于组间差异有统计学意义的临床参数构建临床模型,采用卷积神经网络提取肺结节二维CT图像特征构建CT特征模型,基于Res2Net网络输入三维CT图像构建3D Res2Net模型;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),以实际VDT为标准,评估临床模型、CT特征模型及3D Res2Net模型预测肺实性结节VDT≤400天的效能。结果临床模型、CT特征模型及3D Res2Net模型预测效能差异均无统计学意义(P均>0.05),其在训练集的AUC分别为0.689、0.698及0.734,在验证集分别为0.692、0.714及0.721。3D Res2Net模型预测肺实性结节VDT用时5~7 s、平均(5.92±1.08)s。结论3D Res2Net模型可用于预测肺实性结节VDT以大幅缩短人工阅片时间。 展开更多
关键词 肺肿瘤 体层摄影术 X线计算机 深度学习
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