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目的:探讨基于术前CT图像构建的影像组学列线图预测非功能性神经内分泌肿瘤(NF-pNETs)与实性假乳头状瘤(SPTs)的价值。方法:纳入87例经病理证实的NF-pNETs和SPTs,按7:3随机分为训练组(62例)和验证组(25 例)。使用A.K.软件对CT平扫、动脉期和延迟期图像提取肿瘤纹理特征。采用最大相关-最小冗余(mRMR)算法、套索(LASSO)算法及10折交叉验证进行特征降维,筛选出最具特征的参数。运用多因素Logistic回归筛选相关因子结合影像组学评分(Rad-score),构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价影像组学模型区分二者的诊断效能。决策曲线分析(DCA)评价模型的获益情况。结果:CT平扫、动脉期和延迟期图像提取的396个特征经mRMR、LASSO和10折交叉验证筛选后最终保留特征分别为8个、6个、7个,综合模型最终保留10个特征。使用多因素Logistic回归构建包含性别、年龄、肿瘤最大径和CT平扫、动脉期、延迟期联合的Rad-score综合影像组学列线图。综合影像组学列线图的预测效能优于CT平扫、动脉期和延迟期建立的影像组学模型,训练组ROC曲线下面积为0.97(95%CI =0.94~1.00),验证组为0.92(95%CI =0.81~1.00)。DCA显示风险阈值大于0.45时,使用综合影像组学列线图对鉴别二者的临床应用价值较大。结论:基于CT平扫、动脉期和延迟期构建的综合影像组学列线图对NF-pNETs和SPTs有较好的区分能力,可辅助作为一种术前评估的无创性影像学手段。 相似文献
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目的 比较基于靶扫描CT(targeted CT,T-CT)和常规扫描CT(conventional CT,C-CT)图像建立的CT影像组学特征集预测肺磨玻璃结节(ground-glass nodules,GGN)2年生长的价值,并建立影像组学列线图以帮助管理GGN。方法 回顾性收集2018年10月—2019年1月间414个随访肺GGN的T-CT、C-CT图像和临床资料,并按7∶3分为训练组(n=290)和验证组(n=124)。分别采用最小绝对收缩与选择算法逻辑回归、多因素逻辑回归筛选GGN 2年生长相关的影像组学特征及临床特征,构建影像组学特征集、临床特征集,结合成影像组学列线图。采用Delong检验比较基于T-CT和C-CT图像建立的CT影像组学特征集,并分别用C-CT和T-CT数据进行交叉预测。分别采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)和临床决策曲线评估各模型效能和临床实用性。结果 T-CT和C-CT图像分别筛选出7个和6个特征用于构建影像组学特征集,两者AUC差异无统计学意义。筛选出年龄、性别和毛刺征3个临床特征构建临床特征集,结合C-CT影像组学特征集构建影像组学列线图。影像组学列线图在训练组和验证组中的AUC分别为0.948和0.933。临床特征的纳入未能显著提高模型预测效能(训练组和验证组P值分别为0.168和0.160),影像组学列线图较影像组学特征集获得更高临床净收益。结论 T-CT和C-CT影像组学特征集均能有效预测GGN的2年生长,且差异无统计学意义。影像组学列线图较影像组学特征集获得更高临床净收益,有助于管理GGN。 相似文献
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目的 探讨T1WI MRI增强序列的临床–影像组学列线图预测脑胶质瘤异柠檬酸脱氢酶1(isocitrate dehydrogenase 1,IDH1)基因突变的价值。方法 回顾性分析2016年2月至2022年2月宁波市医疗中心李惠利医院收治的98例经手术病理证实的脑胶质瘤(Ⅱ~Ⅳ级)T1WI MRI增强图像。其中,26例IDH1基因突变型(IDH1-M)、72例IDH1基因野生型(IDH1-W),以7∶3比例划分为训练集(n=69)和测试集(n=29),使用逻辑回归方法筛选特征并建立临床模型。勾画并测量脑胶质瘤的实质区及坏死区参数,建立Logistic回归影像组学模型,计算Radscore,生成列线图。采用校准曲线和受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价3个模型对脑胶质瘤IDH1基因突变状态的预测效能,进行决策曲线分析,评估列线图临床实用性。结果 训练集经过特征筛选,最终选择6个影像组学特征和2个临床特征用于构建列线图。临床模型在训练集和测试集中的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.834和0.718,影像组学模型分别为0.902和0.831,临床–影像组学组合模型最高,分别为0.906和0.857。校准曲线表明,临床–影像组学列线图在训练集中IDH1基因型的预测值和观察值之间具有较好的一致性(P=0.751)。决策分析曲线表明,组合模型的净收益在几乎整个Pt值范围内均高于临床模型及影像组学模型。结论 基于MRI T1WI增强序列的临床-影像组学列线图能较精准地预测IDH1基因突变状态。 相似文献
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【目的】探讨术前MRI增强扫描动脉期强化模式对肝内胆管细胞癌(ICC)无病生存时间(DFS)和术后总生存时间(OS)的预测价值。【方法】回顾性分析2018年1月至2021年12月在中山大学附属第一医院手术治疗,术后病理证实为ICC的93例患者的临床、术前增强MRI、术后病理、术后随访资料。采用Kaplan-Meier生存曲线分析比较MRI增强扫描动脉期强化模式不同的三组间的DFS和OS,Cox回归分析影响ICC术后DFS和OS的危险因素。【结果】不同动脉期强化模式组术后DFS和OS差别有统计学意义(Log-rank检验,P <0.05)。MRI动脉期强化模式是ICC术后DFS的独立危险因素(以弥漫性高增强为参照,外周环形强化:HR=3.550; 95%CI:1.16~10.8;P=0.026;弥漫性低增强:HR=3.430; 95%CI:1.04~11.3; P=0.042)。MRI动脉期强化模式和肿瘤位置是ICC术后OS的独立危险因素(以弥漫性高增强为参照,弥漫性低增强HR=8.500; 95%CI:1.09~66.3; P=0.041;以肝周为参照,肿瘤位置近肝门HR=2.5... 相似文献
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目的探讨基于机器学习的MRI影像组学列线图预测早期乳腺癌患者腋窝淋巴结(ALN)负荷的应用价值。方法回顾2015年1月至2022年6月丽水市中心医院经术后病理检查证实的377例早期乳腺癌患者,按7∶3的比例随机分为训练集264例和验证集113例。根据病理检查结果,将患者分为低负荷组(阳性ALN≤2枚,303例)和高负荷组(阳性ALN>2枚,74例)。在Radcloud平台提取动态增强MRI第2期图像中乳腺肿瘤的影像组学特征,并依次采用方差阈值、单变量选择和最小绝对收缩和选择算子方法筛选最优影像组学特征。基于上述特征构建了5种机器学习分类器包括K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、极端梯度提升决策树(XGBoost),选择验证集中AUC最高的分类器作为最佳影像组学模型。进一步行多因素logistic回归分析构建基于影像组学评分(Rad-score)和临床危险因素的列线图模型。采用ROC曲线评估不同模型的诊断效能。结果低负荷组和高负荷组在MRI报告淋巴结状态间的差异有统计学意义(P<0.01)。经降维得到了16个与ALN负荷高度相关的影像组学特征。在验证集中,SVM分类器的诊断效能最好(AUC=0.762)。进一步结合Rad-score和MRI检查报告淋巴结状态建立列线图模型。ROC曲线结果显示,列线图模型在训练集和验证集中均呈现出良好的诊断效能,AUC分别为0.887、0.818。结论基于机器学习的MRI影像组学列线图模型预测早期乳腺癌患者ALN负荷具有较高的应用价值。 相似文献
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目的探讨基于X线腹部平片(KUB)、低剂量CT影像组学列线图预测攀枝花泌尿系统结石成分价值,以期为临床明确结石成分、制定治疗方案提供依据。方法选取2019年6月至2022年6月我院96例泌尿系统结石患者作为研究对象,均行KUB、低剂量CT检查,根据术后结石成分红外光谱检测法定性结果分为尿酸结石组(n=83)和非尿酸结石组(n=13),采用A.K.软件提取CT影像组学特征并构建影像组学标签,Logistic回归方程筛选泌尿系统结石成分预测因子,构建列线图模型,ROC曲线评估模型预测效能,行内外部验证。结果尿酸结石组和非尿酸结石组BMI、血UA、尿pH值、血Scr、高血压、糖尿病比较存在显著差异(P<0.05);血UA、尿pH值、高血压、糖尿病、影像组学标签评分是泌尿系统结石成分影响因素(P<0.05);ROC曲线显示,列线图模型在训练集和验证集人群中AUC分别为0.915、0.915,该模型预测在训练集和验证集人群中结果与实际观察结果之间有很好相关性,DCA曲线显示在范围0.8~0.9、0.3~0.9内,该模型在训练集和验证集人群中净获益值较好。结论 基于KUB、低剂量CT影... 相似文献
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目的 探讨基于首次平扫CT的影像组学列线图模型对幕上自发性脑出血患者90 d功能状态的预测价值。方法 回顾性分析幕上自发性脑出血(sICH)患者376例,根据90 d改良Rankin量表(mRS)评分结果将患者分为预后不良组121例(mRS评分为4~6分)和预后良好组255例(mRS评分为0~3分)。从首次平扫CT提取影像组学特征,计算影像组学评分(Rad-score)并构建影像组学模型。分析筛选临床因素用于构建临床模型,并结合Rad-score构建列线图模型。分析比较上述3种模型的预测效能。结果 最终筛选出20个特征用于构建影像组学模型,临床模型由年龄(OR=1.045,95%CI:1.023~1.066)、格拉斯哥昏迷评分GCS≤8(OR=4.128,95%CI:2.161~7.887)、血肿破入脑室(OR=3.071,95%CI:1.744~5.408)和血肿体积>30 mL(OR=5.802,95%CI:3.327~10.117)构成。在训练集,列线图模型的曲线下面积(0.892)高于临床模型(0.814)及影像组学模型(0.862),差异有统计学意义(Z值分别为3.35... 相似文献
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目的 探讨基于乳腺X线摄影(MG)影像组学列线图在预测乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4~5类钙化恶性风险中的价值。方法 回顾2017年1月至2020年12月浙江省立同德医院和蚌埠医学院第一附属医院经病理检查证实的292例MG表现为乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4~5类钙化患者的临床及影像资料,其中良性121例,恶性171例。所有患者以7∶3比例分成训练集(204例)及验证集(88例),对头尾位(CC)和内外斜位(MLO)图像进行手工分割并提取影像组学特征,并应用最小冗余最大相关(mRMR)及最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归筛选最有价值的特征。采用logistic回归构建影像组学模型,从临床因素中筛选差异有统计学意义的危险因素并建立临床模型,再联合临床-影像组学特征建立联合模型,基于联合模型勾画列线图。采用ROC曲线评价各模型的效能,应用决策曲线比较各模型的临床应用价值。结果 分别从CC、MLO图像中提取并筛选出4个和6个影像组学特征构建影像组学模型,其验证集中的AUC为0.714,灵敏度为0.792,特异度为0.600,准确度为0.705。年龄和BI-RA... 相似文献
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目的:研究基于动脉对比增强磁共振成像(DCE-MRI)影像组学和常规MRI特征的列线图用于术前预测浸润性乳腺癌(IBC)患者的淋巴血管侵犯(LVI)状态。方法:回顾性分析2016 年7月至2021年5月间,经术后病理证实的300例IBC患者,并按照8:2比例随机分为训练组(n =238)和验证组(n =62)。对所有患者第二期DCE-MRI图像中的病灶区进行手动分割,并提取影像组学特征。采用方差阈值、select k best、LASSO回归进行影像组学特征筛选并计算影像组学评分(rad-score)。使用Logistic回归分析筛选常规MRI特征建立常规特征模型,并结合影像组学和常规MRI特征中的独立危险因素构建联合预测模型,并绘制列线图。使用受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评估模型的效能,使用决策曲线分析评估模型的临床价值。结果:共提取到1 409个影像组学特征,经筛选得到15个影像组学特征与乳腺癌LVI状态相关,参与计算rad-score值。所有常规MRI特征中,最大直径(OR =1.743,P <0.001)和毛刺征(OR =6.304,P <0.001)是预测LVI阳性的独立危险因素。在训练组及验证组中,影像组学模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.831和0.811;常规特征模型的AUC分别为0.779和0.770;联合预测模型的AUC分别可提高到0.889(95%CI =0.844~0.934)和0.856(95%CI =0.759~0.952)。校准曲线表明列线图预测值和实际值吻合较好,决策曲线显示列线图有较高的临床应用价值。结论:基于DCE-MRI影像组学和常规MRI特征构建的列线图用于术前预测IBC患者LVI状态具有良好的应用价值,可为临床治疗提供参考。 相似文献
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目的:探讨联合动态增强磁共振(DCE-MRI)影像组学及临床特征的列线图在乳腺MRI BI-RADS 4类病灶中的诊断价值。方法:回顾性分析2017 年1月至2019 年6月在温州医科大学附属第一医院经病理证实的189个MRI BI-RADS 4类乳腺病灶,其中良性71个,恶性118个。所有患者在病理检查前均接受了DCEMRI扫描和血生化检查。计算DCE-MRI参数图并提取病灶的相应影像组学特征。经特征选择后,通过对所选特征按其系数加权求和来计算影像组学评分(rad-score)。采用单因素和多因素logistic回归分析寻找乳腺癌的临床危险因素。最后使用多因素logistic回归构建基于临床危险因素和影像组学评分的组合模型,绘制列线图。使用ROC曲线评估模型的诊断性能。结果:单因素和多因素分析显示,年龄、低密度脂蛋白胆固醇和总胆红素水平是乳腺癌的临床危险因素,其构建的临床模型在测试集的ROC曲线下面积(AUC)为0.73(0.58~0.87)。经过特征筛选,11个影像组学特征参与计算影像组学评分,其在测试集的AUC为0.80(0.68~0.92)。将其与临床模型进一步结合,AUC提高到0.88(0.79~0.97),差异有统计学意义(P =0.037)。结论:基于DCE-MRI影像组学和临床危险因素构建的列线图用于鉴别诊断乳腺磁共振BI-RADS 4类病灶良恶性有较高价值。 相似文献
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目的:探讨基于多模态平扫腹部MRI提取肝脏-脾脏联合影像组学特征结合临床影响因素联合模型在诊断显著性肝纤维化中的效果。方法:收集2017 年5月至2022 年5月于温州医科大学附属第二医院行经肝脏组织穿刺活检或手术病理检查证实为肝纤维化,并在病理检查6个月内接受过标准腹部MRI平扫检查的患者110例,将所有患者以7:3随机分为训练集和测试集。按照METAVIR评分系统,将F2级及以上定义为显著性肝纤维化组(62例),F2级以下定义为无或非显著性肝纤维化组(48例)。分别标注肝脏、脾脏特征,并从中提取影像组学特征经筛选后分别构建肝脏、肝脏-脾脏联合特征的支持向量机影像组学模型和影像组学标签,以此计算每位患者的影像组学评分(Rad-score)。采用Logistic回归分析显著性肝纤维化的临床影响因素。最后使用Logistic回归构建基于临床影响因素和Rad-score的联合模型,绘制列线图。使用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型的性能。结果:有22、36 个影像组学特征经筛选后分别用于构建肝脏、肝脏-脾脏影像组学模型。多因素Logistic回归分析结果显示,性别女性(OR =0.126,95%CI =0.040~0.354,P <0.001)、年龄(OR =0.985,95%CI =0.066~0.999,P =0.011)、乙肝感染(OR =5.139,95%CI =1.898~15.137,P =0.002)、APRI指数≥1(OR =3.793,95%CI =1.231~14.5,P =0.033)是独立临床影响因素,被纳入构建临床预测模型。在Logistic回归模型中,肝脏特征、肝脏-脾脏联合特征所构建的影像组学模型在ROC曲线下面积(AUC)分别为0.828和0.917,表明肝脏-脾脏联合特征影像组学模型诊断效能更优。将肝脏-脾脏联合特征影像组学模型作为影像组学预测模型与临床预测模型结合获得联合预测模型,其在训练集、测试集的AUC分别为0.948和0.963。DCA显示,联合预测模型的临床实用性最佳。结论:基于多模态平扫腹部MRI提取肝脏-脾脏联合影像组学特征较单一肝脏特征在诊断显著性肝纤维化中有更好的诊断效能,联合预测模型相比临床预测模型能进一步提高诊断效能。 相似文献
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目的 探讨基于MRI平扫构建的影像组学模型用于鉴别诊断软骨肉瘤与内生软骨瘤的价值。方法 回顾性分析68例软骨源性肿瘤(软骨肉瘤27例,内生软骨瘤41例),将其随机分配到训练组(n=46)与验证组(n=22)。首先由2名放射科医师独立提取平扫T1WI和T2WI-FS序列中肿瘤所有层面的影像组学特征,采用组内相关系数(ICC)评价2名医师提取组学特征的一致性;然后使用方差选择法、单变量特征选择、最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)对组学特征进行筛选和降维,使用多因素逻辑回归分析构建基于T1WI和T2WI-FS序列的组学模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)评估组学模型的诊断效能, 并与放射科医师采用常规MR序列的诊断效能进行对比。结果 2名放射科医师独立提取患者T1WI和T2WI-FS序列影像组学特征的一致性良好(ICC值范围为0.779~0.923)。在T1WI序列筛选出10个组学特征,在T2WI-FS序列筛选出11个组学特征,两个序列的组
学模型在训练组中AUC分别为0.990和0.925;在验证组中AUC分别0.915和0.855,模型之间的诊断效能差异均无统计学意义(P>0.05)。在所有病例中,T1WI、T2WI-FS序列组学模型与常规MRI诊断的AUC分别为0.955、0.901、0.569,基于两个序列的组学模型诊断准确性均高于放射科医生的诊断效能(P<0.001)。结论 基于MRI平扫T1WI和T2WI-FS序列构建的影像组学模型能用于鉴别诊断软骨肉瘤与内生软骨瘤。 相似文献
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目的与常规单次激发平面回波(Ss-EPI)弥散加权成像(DWI)比较,探讨读出方向分段采样平面回波(Rs-EPI)DWI序列在颅内占位性病变的临床应用价值。方法连续纳入临床诊断为颅内占位性病变的患者21例,采用SEIMENS Skyra 3.0T MRI及20通道的头颈联合线圈,行常规Ss-EPI DWI和Rs-EPI DWI序列扫描,由2名高年资影像诊断医师从对比噪声比(CNR)、信噪比(SNR)、伪影、图像整体质量及病变显示等方面进行评价分析。两种序列的图像质量比较采用非参数Wilcoxon符号秩和检验,2名阅片者之间一致性检测采用Kappa检验及组内相关系数(ICC)分析。结果21例患者均成功完成两组序列扫描。Ss-EPI DWI序列的SNR、CNR(130.46±49.10,33.22±18.86)高于Rs-EPI DWI序列(71.58±30.43,17.92±18.72)(P均<0.05)。鼻窦旁、乳突气房旁、额窦旁Rs-EPI DWI畸变伪影(3.67±0.48,3.57±0.50,3.90±0.30)小于Ss-EPI DWI(2.10±0.10,2.33±0.58,2.80±0.60)(P均<0.05);Rs-EPI DWI病变显示优于Ss-EPI DWI(3.95±0.22 vs. 3.19±0.60,P<0.05);Rs-EPI DWI图像整体质量优于Ss-EPI DWI(3.86±0.86 vs. 2.71±0.46,P<0.05)。Rs-EPI DWI图像变形小于Ss-EPI DWI(0.016±0.021 vs. 0.037±0.069,P=0.00)。2名阅片者对两种序列的主观及客观评价一致性好〔0.74≤Kappa值或ICC≤0.92〕。结论Rs-EPI DWI序列提高颅内占位性病变显示情况,降低了图像畸变伪影,可获得高分辨、高图像质量的弥散加权图像。 相似文献
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目的:探讨乳腺癌患者HER4与HER2?ER?PR之间的关系及其对乳腺癌预后的影响?方法:采用免疫组化SP法检测105例乳腺癌组织中HER4?HER2?ER?PR蛋白的表达?对患者随访,随访终点为无病生存时间(disease free survival,DFS)?结果:HER2?HER4?ER?PR在105例乳腺癌患者中的阳性表达率分别为:37.14%?20.00%?40.00%?28.27%;HER4与年龄?淋巴结转移?分期?肿瘤类型以及是否化疗的差异性均无统计学意义(P﹥0.05);HER4可刺激ER?PR产生(P = 0.030,P = 0.028);HER4阳性与阴性患者无病生存时间差异有统计学意义(P = 0.039);HER4(+)HER2(-)组乳腺癌患者较其他组无病生存时间明显延长(P = 0.000)?结论:HER4可作为独立的临床预后因子,HER4可延长乳腺癌患者无病生存时间并可刺激ER?PR的产生? 相似文献