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目的评价基于多参数磁共振成像(multiparameter magnetic resonance imaging,MP-MRI)的放射组学特征对上皮性卵巢癌腹膜转移的预测价值.材料与方法回顾性收集86例上皮性卵巢癌患者纳入研究,所有患者均行轴位脂肪抑制T2加权成像(fat suppression-T2 weighted imaging,FS-T2WI)、扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)和动态增强(dynamic contrast enhanced,DCE)-T1WI扫描,从每个患者术前FS-T2WI、DWI和DCE-T1WI图像中提取定量成像特征,建立放射组学模型、临床模型;结合放射组学特征及临床病理危险因素,构建放射组学诺模图,通过受试者工作特性曲线、AUC、校准曲线和临床实用性来评估该放射组学诺模图的预测性能.结果来自MP-MRI组合序列的放射组学模型比单独来自FS-T2WI、DWI和DCE-T1WI的模型具有更高的AUC(0.865 vs.0.749、0.765、0.736).诺模图(0.953)显示出比临床模型(0.819)和组学模型(0.865)更好的诊断效果.结论基于MP-MRI组合序列的放射组学诺模图对腹膜转移显示出良好的预测准确性,可用于术前识别上皮性卵巢癌患者的腹膜转移. 相似文献
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不同扩散模型及影像组学在卵巢肿瘤诊断中的应用Application of different diffusion models and radiomic in diagnosis of ovarian tumor 蔚晓玉,吴慧,牛广明,钱洛丹,蔚纳
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卵巢癌是最恶性的妇科疾病,病死率极高,其明确诊断对治疗和预后意义重大。不同扩散模型能够无创地通过一系列定量参数为临床提供更多信息,从而提高卵巢肿瘤诊断的准确性。影像组学是人工智能的一种方法,能够更全面、客观地揭示病变的内在异质性,在肿瘤检测、初级分期、治疗计划、预后预测以及反应评估方面具有良好的应用前景。本文综述了不同扩散模型及影像组学在卵巢肿瘤中的研究进展。 相似文献
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