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基于mp-MRI影像组学预...leason分级的价值探讨_于娟.pdf
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1、收稿日期 修回日期 作者单位 蚌 埠医学 院第 一附属 医院 放 射 科,安 徽 蚌 埠;蚌埠医学院 医学影像诊断学教研室,安徽蚌埠;北京医准智能科技有限公司,北京作者简介 于 娟(),女,硕士,住院医师通信作者 马宜传,硕士研究生导师,主任医师,教授:文章编号()影像医学基于 影像组学预测前列腺癌 分级的价值探讨于 娟,谢宗玉,陈艾琪,陈 路,刘 浩,马宜传摘要目的:探讨多参数磁共振成像()影像组学预测前列腺癌 分级的价值。方法:回顾性分析 例前列腺癌病人,根据病理结果分为 评分高危组(分)、评分低危组(分),在 横断面、图(值、)上手动勾画病灶后进行影像组学特征的提取及量化,将所选病例数据
2、特征随机分为训练组与测试组(测试集比例为 ),构建支持向量机分类模型,得到训练组与测试组的 曲线及曲线下面积()。结果:评分高危组 例,评分低危组 例,其中训练组 例(高危组 例、低危组 例),测试组 例(高危组 例、低危组 例),、图影像组学支持向量机模型训练组的 为 ,测试组 为 ,准确率为(:);、图影像组学联合 值支持向量机模型训练组的 为 ,测试组 为,准确率为(:);经 验证,两者差异无统计学意义()。结论:影像组学预测前列腺癌 分级有较高的参考价值。关键词 前列腺肿瘤;影像组学;分级中图法分类号 文献标志码 :,(,;,;,):,()()(,),(),():,()(),(:),(
3、:)():;前列腺癌是威胁男性生命健康的恶性肿瘤之一,发病率全世界范围内排第二,前列腺癌的早期诊断与治疗至关重要,其中多参数磁共振成像()检查的重要性,已得到国内外广泛学者的验证,对于诊断前列腺临床显著性癌有很好的价值。年更新的 版本对于 的技术要求是多方位的 成像(横轴位、冠状位和 或矢状位);扩散加权成像,图建议 值范围 、,高 值的蚌埠医学院学报 年 月第 卷第 期 也很有必要;以及动态对比增强。前列腺癌病理应用最广泛的 分级系统,评分分数直接影响着前列腺癌的预后,分数越高,恶性程度越高,病人预后越差。影像组学是近些年的研究热点,已有不少研究证明,人工智能通过大量的数据分析影像组学特征,
4、能够准确地进行影像诊断、治疗效果评估以及预后判断。本文旨在研究 基础上应用影像组学能否准确预测前列腺癌 分级,预测病人预后。现作报道。资料与方法 一般资料回顾性分析 年 月至 年 月蚌埠医学院第一附属医院经手术或穿刺病理证实的前列腺癌病人资料。纳入标准:所有病人术前 个月内行 检查;图像清晰有效,且参数设置符合 版本技术要求。排除标准:病人行 检查前已进行过前列腺疾病相关治疗;图像质量差,无法有效勾画出病灶进行智能分析;病人实验室检查前列腺特异性抗原()值缺失。最终 例前列腺癌病人纳入本研究,年龄 岁,范围为 ;低危组 评分为 级的 例(、分);高危组 评分为 级的 例(、分)。采用随机分组法
5、将所有病例分为训练组 例和测试组 例,测试集比例为 。扫描方法及技术参数采用 磁共振成像仪,通道腹部线圈,后处理站。病人取仰卧位,检查前适度充盈膀胱。检查序列符合前列腺 技术规范要求,包括常规平扫、高分辨(序列,层厚,层间距,)、扩散加权成像(值选择为、,选择 序列,层厚 ,层间距,),高分辨、扫描范围包括整个精囊腺及前列腺,序列与 序列扫描层面一一对应,应用后处理软件得到 图像。影像组学数据处理与模型建立两名在前列腺疾病 诊断方面有丰富经验的医生利用达尔文科研平台在高分辨 横轴位以及 图上分别手动勾画病灶最大层面的,并对 组间 的勾画差异作一致性检验。在达尔文平台上创建实验,平台自动对病灶
6、的特征进行提取,对提取的特征数据进行预处理,测试集比例选择 ,将特征数据降维,每一维度特征线性拉伸到区间内。最优特征筛选个数 值选择,构建支持向量机模型,在训练组及测试组中绘制 曲线,应用方差值评估影像组学特征与 高危组、低危组是否有相关性,并对模型进行 折交叉验证。国际泌尿病理协会()将前列腺癌 分级划分为 个等级。级:分;级:分、分、分、分。其中 将 分、分区分开,前者为低危组,后者为高危组。统计学方法 采用受试者工作曲线()和 实验验证。结果 影像组学特征对 例病人的前列腺癌病灶 提取了 个特征(见图);通过模型筛选,保留 个最重要的影像特征纳入实验,包括 相关特征 个、图相关特征 个以
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