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DWI影像组学模型预测子宫内膜癌微卫星不稳定状态:与ADC值的对比研究
被引量：
4
1
作者
赵婧
杨帆
+1 位作者
任继鹏
李云
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2024年第8期1067-1071,共5页
目的:探讨基于磁共振DWI的影像组学模型对子宫内膜癌(EC)微卫星不稳定(MSI)状态的预测价值。方法:回顾性分析2019年5月-2023年1月在本院确诊为EC的81例患者的DWI资料。其中,MSI组29例,微卫星稳定组(MSS)52例。在DWI图像上沿病变边缘逐...
目的:探讨基于磁共振DWI的影像组学模型对子宫内膜癌(EC)微卫星不稳定(MSI)状态的预测价值。方法:回顾性分析2019年5月-2023年1月在本院确诊为EC的81例患者的DWI资料。其中,MSI组29例,微卫星稳定组(MSS)52例。在DWI图像上沿病变边缘逐层勾画ROI后生成容积ROI(VOI)并提取影像组学特征,并在生成的ADC图像上测量病灶的ADC值。采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)和SelectKBest算法进行组学特征的筛选,然后采用决策树(DT)分析方法构建组学预测模型。使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,采用Delong检验比较影像组学模型与ADC之间诊断效能的差异。基于1000次采样的Bootstrap算法和校准曲线来验证预测模型的临床应用价值。结果:MSI组的ADC值小于MSS组(P=0.008)。模型构建方面,共筛选出5个最优DWI影像组学特征(2个一阶统计特征、1个直方图灰度共生矩阵特征、1个灰度共生矩阵特征和1个灰度游程长度矩阵特征)用于建立预测模型。诊断效能方面,DWI组学预测模型的AUC为0.927(95%CI:0.847~0.973),较ADC值的诊断效能(AUC=0.771,95%CI:0.664~0.857)显著增加(Z=2.436,P=0.015)。模型验证方面,在基于Bootstrap算法的验证中,DWI组学预测模型亦显示出较高的效能,AUC为0.904(95%CI:0.885~0.916);同时,校准曲线显示该模型的预测值与实际观测值之间有较好的一致性。结论:基于DWI影像组学特征构建的预测模型较ADC值能更好地对EC患者的MSI状态进行术前评估,有望为临床诊疗提供一种新的选择。
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关键词
子宫内膜癌
微卫星不稳定
扩散加权成像
影像组学
表观扩散系数
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职称材料
超短回波时间MRI影像组学对非小细胞肺癌组织学亚型的预测价值
被引量：
1
2
作者
杨帆
赵婧
+1 位作者
王竞
李云
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第7期682-685,691,共5页
目的探索超短回波时间磁共振成像(UTE-MRI)影像组学模型对非小细胞肺癌组织学亚型的预测能力。资料与方法回顾性分析2022年2—12月于郑州市第七人民医院行UTE-MRI检查的67例非小细胞肺癌的影像资料,并提取影像组学特征,采用最小绝对收...
目的探索超短回波时间磁共振成像(UTE-MRI)影像组学模型对非小细胞肺癌组织学亚型的预测能力。资料与方法回顾性分析2022年2—12月于郑州市第七人民医院行UTE-MRI检查的67例非小细胞肺癌的影像资料,并提取影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子及SelectKBest进行组学特征筛选。采用逻辑回归分析和受试者工作特征曲线分别建立预测模型和评估诊断效能。基于1000次采样的Bootstrap和校准曲线用于预测模型的验证。结果共筛选出1个灰度游程长度矩阵特征、1个邻域灰度差矩阵特征和3个灰度区域大小矩阵特征用于建立预测模型。受试者工作特征曲线显示,该模型能够较好地鉴别鳞癌和腺癌,曲线下面积为0.903(95%CI 0.806~0.962),敏感度和特异度分别为88.64%和78.26%。在基于Bootstrap的验证中,该模型具有较高的性能,曲线下面积为0.882(95%CI 0.858~0.896);校准曲线显示该模型的预测值与实际观测值一致性较好。结论基于UTE-MRI影像组学特征的预测模型能够有效鉴别肺鳞癌和腺癌,有望为术前无创评估非小细胞肺癌的组织学亚型提供一种新的选择。
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关键词
癌
非小细胞肺
磁共振成像
影像组学
组织学亚型
预测
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职称材料
题名
DWI影像组学模型预测子宫内膜癌微卫星不稳定状态:与ADC值的对比研究
被引量：
4
1
作者
赵婧
杨帆
任继鹏
李云
机构
郑州市第七人民医院核医学科
郑州市
第七
人民医院
磁共振科
新乡
医学
院第一附属
医院
磁共振科
出处
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2024年第8期1067-1071,共5页
基金
河南省医学科技公关计划联合共建项目(2018020357)。
文摘
目的:探讨基于磁共振DWI的影像组学模型对子宫内膜癌(EC)微卫星不稳定(MSI)状态的预测价值。方法:回顾性分析2019年5月-2023年1月在本院确诊为EC的81例患者的DWI资料。其中,MSI组29例,微卫星稳定组(MSS)52例。在DWI图像上沿病变边缘逐层勾画ROI后生成容积ROI(VOI)并提取影像组学特征,并在生成的ADC图像上测量病灶的ADC值。采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)和SelectKBest算法进行组学特征的筛选,然后采用决策树(DT)分析方法构建组学预测模型。使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,采用Delong检验比较影像组学模型与ADC之间诊断效能的差异。基于1000次采样的Bootstrap算法和校准曲线来验证预测模型的临床应用价值。结果:MSI组的ADC值小于MSS组(P=0.008)。模型构建方面,共筛选出5个最优DWI影像组学特征(2个一阶统计特征、1个直方图灰度共生矩阵特征、1个灰度共生矩阵特征和1个灰度游程长度矩阵特征)用于建立预测模型。诊断效能方面,DWI组学预测模型的AUC为0.927(95%CI:0.847~0.973),较ADC值的诊断效能(AUC=0.771,95%CI:0.664~0.857)显著增加(Z=2.436,P=0.015)。模型验证方面,在基于Bootstrap算法的验证中,DWI组学预测模型亦显示出较高的效能,AUC为0.904(95%CI:0.885~0.916);同时,校准曲线显示该模型的预测值与实际观测值之间有较好的一致性。结论:基于DWI影像组学特征构建的预测模型较ADC值能更好地对EC患者的MSI状态进行术前评估,有望为临床诊疗提供一种新的选择。
关键词
子宫内膜癌
微卫星不稳定
扩散加权成像
影像组学
表观扩散系数
Keywords
Endometrial cancer
Micro-satellite instability
Diffusion weighted imaging
Radiomics
Apparent diffusion coefficient
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R737.33 [医药卫生—肿瘤]
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题名
超短回波时间MRI影像组学对非小细胞肺癌组织学亚型的预测价值
被引量：
1
2
作者
杨帆
赵婧
王竞
李云
机构
郑州市
第七
人民医院
磁共振科
郑州市第七人民医院核医学科
贵州医科大学第一附属
医院
核
医学科
出处
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2024年第7期682-685,691,共5页
基金
河南省医学科技公关计划联合共建项目(LHGJ20200519)。
文摘
目的探索超短回波时间磁共振成像(UTE-MRI)影像组学模型对非小细胞肺癌组织学亚型的预测能力。资料与方法回顾性分析2022年2—12月于郑州市第七人民医院行UTE-MRI检查的67例非小细胞肺癌的影像资料,并提取影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子及SelectKBest进行组学特征筛选。采用逻辑回归分析和受试者工作特征曲线分别建立预测模型和评估诊断效能。基于1000次采样的Bootstrap和校准曲线用于预测模型的验证。结果共筛选出1个灰度游程长度矩阵特征、1个邻域灰度差矩阵特征和3个灰度区域大小矩阵特征用于建立预测模型。受试者工作特征曲线显示,该模型能够较好地鉴别鳞癌和腺癌,曲线下面积为0.903(95%CI 0.806~0.962),敏感度和特异度分别为88.64%和78.26%。在基于Bootstrap的验证中,该模型具有较高的性能,曲线下面积为0.882(95%CI 0.858~0.896);校准曲线显示该模型的预测值与实际观测值一致性较好。结论基于UTE-MRI影像组学特征的预测模型能够有效鉴别肺鳞癌和腺癌,有望为术前无创评估非小细胞肺癌的组织学亚型提供一种新的选择。
关键词
癌
非小细胞肺
磁共振成像
影像组学
组织学亚型
预测
Keywords
Carcinoma,non-small-cell lung
Magnetic resonance imaging
Radiomics
Histological subtypes
Forecasting
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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1
DWI影像组学模型预测子宫内膜癌微卫星不稳定状态:与ADC值的对比研究
赵婧
杨帆
任继鹏
李云
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
2
超短回波时间MRI影像组学对非小细胞肺癌组织学亚型的预测价值
杨帆
赵婧
王竞
李云
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2024
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