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基于磁共振T2WI影像组学模型对胎盘植入性疾病进行产前诊断及分型
被引量：
6
1
作者
邹锦莉
胡振远
+4 位作者
王新莲
王克扬
魏炜
解立志
梁宇霆
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期137-144,共8页
目的探讨基于磁共振T2WI的影像组学模型在产前预测胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum disorders,PAS)及其亚型的应用价值。材料与方法回顾性分析了2018年1月至2023年1月在北京妇产医院住院分娩的193例单胎妊娠孕妇数据,其中PAS ...
目的探讨基于磁共振T2WI的影像组学模型在产前预测胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum disorders,PAS)及其亚型的应用价值。材料与方法回顾性分析了2018年1月至2023年1月在北京妇产医院住院分娩的193例单胎妊娠孕妇数据,其中PAS 134例,非PAS 59例,所有患者根据同一分型的总数按2∶1的比例随机划分为训练集和测试集。在T2WI序列图像提取影像组学特征,Pearson相关系数和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归用于特征筛选,基于筛选后的特征构建PAS预测模型。然后,计算便于临床应用的影像组学评分评估PAS分型,使用单因素分析与多因素分析进一步分析其他潜在的临床危险因素,包括年龄、孕周、此前孕次、此前产次、此前剖宫产次数、胎盘问题(前置胎盘)和既往子宫手术史,选择临床主要风险因素建立基于影像组学评分和临床特征的临床-影像组学模型并绘制诺莫图。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型的预测性能,采用DeLong检验比较模型间的预测效能,校准曲线用于评估预测模型的校准程度,决策曲线用于评估预测模型临床价值。结果在T2WI序列图像上提取了806个影像组学特征,经过Pearson相关分析后保留147个影像组学特征,经LASSO回归处理后筛选出10个影像组学特征,基于影像组学特征构建影像组学模型。影像组学模型的训练集AUC值为0.933(95%CI:0.888~0.978),准确率为88.37%,敏感度为88.78%,特异度为87.10%,阳性预测值(positive predictive value,PPV)为95.60%,阴性预测值(negative predictive value,NPV)为71.05%;测试集AUC值为0.914(95%CI:0.835~0.993),准确率为89.06%,敏感度为90.91%,特异度为85.00%,PPV为90.00%,NPV为80.95%。校准曲线和决策曲线表明模型具有较高性能和潜在临床应用价值。影像组学评分对穿透性胎盘植入具有较强的识别能力,训练集和测试集准确率分别为82.95%、89.06%,敏感度和NPV在训练集和测试集都达到了100.00%,特异度分别为81.35%、88.33%。同时,本研究成功构建了临床-影像组学模型并绘制诺莫图用于可视化预测患者的PAS,训练集中临床-影像组学模型的AUC值为0.969(95%CI:0.946~0.993),测试集中AUC值为0.976(95%CI:0.947~1.000)。DeLong检验测试结果表明两模型性能存在显著性差异(P<0.05),临床-影像组学模型具有更好的性能表现。结论基于临床特征及影像组学评分构建的临床-影像组学模型预测效能较好,可作为产前预测是否存在PAS的方法。且影像组学评分对PAS亚型具有较好的鉴别能力,尤其是对于穿透性胎盘植入。
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关键词
胎盘疾病
胎盘植入性疾病
产前诊断
影像组学
磁共振成像
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职称材料
题名
基于磁共振T2WI影像组学模型对胎盘植入性疾病进行产前诊断及分型
被引量：
6
1
作者
邹锦莉
胡振远
王新莲
王克扬
魏炜
解立志
梁宇霆
机构
首都医科大学附属
北京
妇产医院/
北京
妇幼保健院放射科
西安工程大学电子信息学院
通用电气
医疗系统
贸易
发展
(
上海
)
有限公司
北京
磁共振
产品部
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期137-144,共8页
基金
首都卫生发展科研专项(编号:首发2022-2-2117)
陕西省自然科学基础研究计划项目(编号:2023-JC-YB-682)。
文摘
目的探讨基于磁共振T2WI的影像组学模型在产前预测胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum disorders,PAS)及其亚型的应用价值。材料与方法回顾性分析了2018年1月至2023年1月在北京妇产医院住院分娩的193例单胎妊娠孕妇数据,其中PAS 134例,非PAS 59例,所有患者根据同一分型的总数按2∶1的比例随机划分为训练集和测试集。在T2WI序列图像提取影像组学特征,Pearson相关系数和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归用于特征筛选,基于筛选后的特征构建PAS预测模型。然后,计算便于临床应用的影像组学评分评估PAS分型,使用单因素分析与多因素分析进一步分析其他潜在的临床危险因素,包括年龄、孕周、此前孕次、此前产次、此前剖宫产次数、胎盘问题(前置胎盘)和既往子宫手术史,选择临床主要风险因素建立基于影像组学评分和临床特征的临床-影像组学模型并绘制诺莫图。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型的预测性能,采用DeLong检验比较模型间的预测效能,校准曲线用于评估预测模型的校准程度,决策曲线用于评估预测模型临床价值。结果在T2WI序列图像上提取了806个影像组学特征,经过Pearson相关分析后保留147个影像组学特征,经LASSO回归处理后筛选出10个影像组学特征,基于影像组学特征构建影像组学模型。影像组学模型的训练集AUC值为0.933(95%CI:0.888~0.978),准确率为88.37%,敏感度为88.78%,特异度为87.10%,阳性预测值(positive predictive value,PPV)为95.60%,阴性预测值(negative predictive value,NPV)为71.05%;测试集AUC值为0.914(95%CI:0.835~0.993),准确率为89.06%,敏感度为90.91%,特异度为85.00%,PPV为90.00%,NPV为80.95%。校准曲线和决策曲线表明模型具有较高性能和潜在临床应用价值。影像组学评分对穿透性胎盘植入具有较强的识别能力,训练集和测试集准确率分别为82.95%、89.06%,敏感度和NPV在训练集和测试集都达到了100.00%,特异度分别为81.35%、88.33%。同时,本研究成功构建了临床-影像组学模型并绘制诺莫图用于可视化预测患者的PAS,训练集中临床-影像组学模型的AUC值为0.969(95%CI:0.946~0.993),测试集中AUC值为0.976(95%CI:0.947~1.000)。DeLong检验测试结果表明两模型性能存在显著性差异(P<0.05),临床-影像组学模型具有更好的性能表现。结论基于临床特征及影像组学评分构建的临床-影像组学模型预测效能较好,可作为产前预测是否存在PAS的方法。且影像组学评分对PAS亚型具有较好的鉴别能力,尤其是对于穿透性胎盘植入。
关键词
胎盘疾病
胎盘植入性疾病
产前诊断
影像组学
磁共振成像
Keywords
placental diseases
placenta accreta spectrum disorders
prenatal diagnosis
radiomics
magnetic resonance imaging
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R714.2 [医药卫生—妇产科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于磁共振T2WI影像组学模型对胎盘植入性疾病进行产前诊断及分型
邹锦莉
胡振远
王新莲
王克扬
魏炜
解立志
梁宇霆
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
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