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1.
目的 探讨动态对比增强MRI(DCE-MRI)和扩散加权成像(DWI)影像组学模型在预测浸润性乳腺癌(IBC)病理分级方面的价值。方法 回顾性分析经病理证实为浸润性乳腺癌的142例患者的影像学资料。按病理分级分为低级别组(n=93)和高级别组(n=49)。利用达尔文科研平台对患者的DCE-MRI和DWI图像病灶进行特征提取,采用logistic回归分析建模,通过对受试者操作特征(ROC)曲线和准确性进行分析,探讨DCE图、DWI图以及两者联合的影像组学标签在预测IBC病理分级方面的价值。结果 单独DCE模型最终提取5个影像组学特征,DCE联合DWI模型最终提取5个影像学特征,单独DWI模型最终提取10个影像组学标签。DCE图与DWI图训练集的曲线下面积(AUC)分别为0.82(0.68,0.96)、0.77(0.62,0.91),准确性分别为0.74、0.68;测试集的AUC分别为0.79(0.62,0.97)、0.66(0.46,0.86),准确性为0.72、0.60;DCE联合DWI图的模型训练集AUC为0.82(0.69,0.95),准确性为0.74;测试集AUC为0.76(0....  相似文献   
2.
目的 探讨基于3D磁共振T2WI及动态对比增强DCE序列影像组学模型在鉴别ⅠA期宫颈癌与高级别鳞状上皮内瘤变(HSIL)中的价值。方法 回顾性分析经手术病理证实的ⅠA期宫颈癌患者52例与HSIL患者35例,收集患者的临床资料及影像资料,利用汇医慧影平台将患者按10:3随机分成训练集和测试集,在矢状位T2WI和DCE上由三名放射科医生手动勾画宫颈,获得宫颈三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征。并进行数据降维。采用KNN算法建立模型并绘制受试者工作特性曲线(ROC曲线),对训练集和测试集ROC曲线下的总面积(AUC)、敏感度、特异度、准确率4个指标展开分析。结果 T2WI模型、DCE模型以及T2WI联合DCE模型最终提取出的影像组学特征征别为23、11、28,训练集及测试集的AUC值分别为0.833、0.797,0.877、0.870,0.897,0.813。结论 T2WI联合DCE图像影像组学模型比单一模型更具有临床价值,有助于评估病情,并针对病情所处阶段制定个体化治疗方案。  相似文献   
3.
目的 探讨肝细胞癌(HCC)病人肝动脉插管化疗栓塞(TACE)术后急性严重腹痛发生危险因素,并分别构建影像组学模型、Logistics回归模型。方法 回顾性分析128例经病理证实为肝细胞肝癌并实行TACE术的患者,分别收集其影像学资料及临床资料。按照8:2分成训练集及验证集,按照BPI评分标准,“0~3”分无或轻度疼为阴性组,共计57例,“4~10”分中重度腹痛分为阳性组,共计71例,比较阳性组与阴性组患者的临床及影像资料,采用影像组学及多因素Logistics回归分析筛选危险因素,并建立预测模型;受试者工作(ROC)曲线分析预测效能。结果 影像组学模型:对动脉期、门脉期、延迟期、动脉期+门脉期、动脉期+延迟期、门脉期+延迟期及动脉期+门脉期+延迟期的模型进行分析,结果显示动脉期+门脉期+延迟期的联合组学模型的训练集AUC值为0.79,验证集AUC值为0.78,其效能高于其它六组组学模型。临床因素Logistics回归分析显示TACE术史、TACE术后腹痛病史、肿瘤距肝包膜距离是否>1cm、肿瘤最大直径是否>5cm、肿瘤数目是否>2、有无血管侵犯及TACE术式是其独立...  相似文献   
4.
目的 建立3D CT影像组学模型评估含铂双药联合方案对晚期肺鳞癌的化疗疗效,以期帮助后期治疗方案的选择及调整。方法 回顾性分析2019年1月至2021年12月经蚌埠医学院第一附属医院经病理证实的127例晚期肺鳞癌患者的影像学资料,选取化疗前胸部增强CT纵隔窗图像及化疗两个周期后的胸部CT图像,依照实体肿瘤疗效评价标准(RECIST)1.1版评估并分为有效组78例和无效组49例。使用慧影大数据人工智能科研平台将数据按照4∶1随机分为训练组和测试组。选取患者化疗前图像,勾画感兴趣区(ROI),提取病灶的影像组学特征,建立预测模型并验证。通过受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评估模型效能。结果 训练组中,有效组AUC为0.82(0.74~0.91),准确率为0.65,特异度为0.74,敏感度为0.74;无效组AUC为0.82(0.74~0.91),准确率为0.84,特异度为0.77,敏感度为0.77;测试组中,有效组AUC为0.76(0.57~0.96),准确率为0.70,特异度为0.81,敏感度为0.81;无效组AUC为0.76(0.57~0.96),准确率为0.81,特异...  相似文献   
5.
目的 探究基于MRI影像组学特征辅助诊断糖尿病足(DF)的可行性。 方法 回顾性分析2018年8月至2020年8月于上海中医药大学附属上海市中西医结合医院行足部MRI检查的127例因足部疾患就诊患者的临床资料,其中男性83例、女性44例,年龄16~88(59.3±14.8)岁。根据患者临床诊断的不同分为DF组(85例)和非DF组(42例);根据影像组学特点,采用简单随机抽样法,将患者以3∶2的比例随机分为训练组(76例)和测试组(51例)。在MRI的T1加权成像(WI)序列和质子密度加权成像(PDWI)压脂序列矢状面图像上勾画骰骨,提取影像组学特征参数,并构建T1WI序列模型、PDWI压脂序列模型及联合模型,联合模型包括性别、年龄、骨髓信号和影像组学特征参数。通过3组模型参数最大绝对值归一化的预处理,经过最优特征和模型选择筛选出最优特征维度。采用受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估影像组学特征诊断DF的效能。2组间年龄的比较采用独立样本t检验,2组间性别和中足骨骨髓信号异常的比较采用χ2检验。 结果 DF组和非DF组患者在年龄、男女比例及中足骨骨髓信号异常间的差异均有统计学意义(t=29.2,χ2=17.15、6.53,均P<0.05)。T1WI序列模型、PDWI压脂序列模型和联合模型最终分别筛选出9、7和10个最优特征维度。支持向量机模型区别DF和非DF患者在T1WI序列模型上训练组和测试组的AUC分别为0.86和0.84,准确率分别为78%和69%; PDWI压脂序列模型上训练组和测试组的AUC分别为0.85和0.83,准确率分别为82%和78%;而联合模型上训练组和测试组的AUC分别为0.93和0.85,准确率分别为84%和76%。T1WI序列模型与PDWI压脂序列模型诊断效能相当,而联合模型优于二者单独应用。 结论 MRI影像组学特征能有效区分DF和非DF,有望为DF影像诊断提供一种新型、高效、无创的手段。  相似文献   
6.
目的 探讨多参数3D MRI影像组学模型对于结直肠癌肝转移(CCLM)的预测价值及相关临床危险因素的分析。方法 收集2019-2022年在本院术前行MRI检查且术后病理证实的198例结直肠癌患者的临床及影像资料。按照8:2的比例随机分为训练集及验证集(n=159及39)。对T2WI、DWI、e-THRIVE+序列分别逐层勾画,得到3D VOI,提取组学特征并降维处理、构建影像组学模型。采用逻辑回归分析,筛选出CCLM的独立危险因素并构建临床模型。结果 三序列联合的影像组学模型预测CCLM的效能高于单一序列模型,其训练集与验证集AUC值分别为0.919及0.896。逻辑回归分析得到CCLM的独立危险因素分别为CEA、CA199及NLR(P<0.05)。三者联合的临床模型效能亦高于单一临床模型,训练集与验证集的AUC值分别为0.800及0.791。结论多参数3D MRI影像组学模型对于CCLM具有较高预测效能。基于CEA、CA199、NLR的临床模型对于CCLM具有一定预测效能。  相似文献   
7.
目的 探讨基于多参数磁共振T2WI及弥散加权成像序列的影像组学模型在鉴别非典型纤维性腺瘤与浸润性乳腺癌中的价值。方法 回顾性分析154例因乳腺肿块就诊患者的影像资料。其中包括经乳腺影像报告和数据系统评估为4类但病理活检证实为纤维腺瘤的ABF43例,病理活检为IBC的111例。利用达尔文科研平台将数据集按照4∶1随机分成训练集和测试集,提取所勾画病灶上的影像组学特征,利用支持向量机建立影像组学鉴别模型,通过对受试者操作特征曲线、敏感度、特异度及准确率进行分析,探讨单独T2WI图、单独DWI图及T2WI联合DWI图像三种模型在ABF组和IBC组间的鉴别价值。结果 T2WI图和DWI图训练集及测试集的ROC曲线下面积分别为0.80、0.75,0.75、0.70;T2WI图像联合DWI图像模型训练集及测试集的ROC曲线下面积分别为0.85,0.79。结论 T2WI联合DWI图像影像组学模型对鉴别ABF及IBC具有一定价值,可辅助临床更精准的判断患者肿块类型,尽可能...  相似文献   
8.
目的 探讨基于CTA影像组学在预测动脉瘤破裂风险中的价值。方法 回顾性分析144例颅内动脉瘤患者的影像资料,其中未破裂动脉瘤71例,破裂动脉瘤73例。使用达尔文科研平台在经全脑血管多层螺旋CT血管造影(Computer tomography angiography,CTA)图像上手动勾画感兴趣区,进行影像组学特征提取分析。将患者以7:3的比例分为训练集(n=100)和测试集(n=44),从每个动脉瘤中自动计算出1316个影像组学特征,进而筛选出最重要的分类特征去构建影像组学模型,并对训练集及测试集进行评估,从而比较未破裂动脉瘤及破裂动脉瘤之间的差异。结果 通过最大绝对值归一化、最优特征筛选百分比及SVM筛选出14个影像组学特征用于建立模型。CTA影像组学模型在训练集及测试集中表现良好(AUC分别为0.87(95%置信区间CI:0.78和0.83(95%置信区间CI:0.63,1),P<0.05)。结论 基于CTA影像组学构建模在预测动脉瘤破裂风险中具有较好的应用价值。  相似文献   
9.
目的 基于动态增强磁共振(DCE-MRI)序列及扩散加权成像(DWI)序列构建影像组学模型,探讨其对直径≤2 cm的乳腺肿块良恶性的鉴别价值。方法 选取2019年1月至2022年8月就诊于本院122例患者,均接受MRI检查,且经测量肿块直径≤2 cm。将所有患者图像以DICOM格式上传至慧影大数据平台,使用双盲法在DWI及DCE第三期图像上逐层勾画感兴趣区(ROI),后将该病灶勾画的所有ROI融合成三维容积感兴趣区(3D-VOI)进行组学分析。按照4∶1将数据集随机分为训练集与测试集,采用逻辑回归(LR)分类器,构建DCE、DWI及DCE与DWI联合鉴别模型,以病理检查为金标准,评价三种影像组学模型的鉴别效能,并比较三种模型的曲线下面积(AUC)、准确率、特异度及敏感度。结果 根据病理结果将122例患者分为良性42例,恶性80例,以DCE构建组学模型鉴别乳腺小肿块的AUC值为0.83(0.65~1.00)、准确率67%、特异度81%、敏感度67%;以DWI构建组学模型鉴别乳腺小肿块的AUC值0.81(0.67~0.98)、准确率64%,特异度78%、敏感度75%;以DCE与DWI联合模...  相似文献   
10.
杜小萌  马宜传 《医学影像学杂志》2022,(7):1227-1229+1266
乳腺癌近年来的发病率持续上升并居于女性恶性疾病首位。乳腺癌的发生、发展及预后与病理分级和免疫因子密切相关,其精准评估可以优化患者的治疗管理。磁共振扩散峰度成像和体素内不相干运动成像是弥散加权成像的延伸和扩展,也是近年来的研究热点,其在评估乳腺癌病理分级与免疫因子的表达中具有重要临床意义。本文就这两种成像技术在评估乳腺癌病理分级及免疫因子表达应用方面的作用进行综述。  相似文献   
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