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基于多序列MRI影像组学模型预测宫颈鳞癌病理组织分型

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【作者】 李笑然郭妍徐臣亢野孙洪赞

【Author】 LI Xiaoran;GUO Yan;XU Chen;KANG Ye;SUN Hongzan;Department of Radiology, Shengjing Hospital of China Medical University;GE Healthcare;Department of Pathology, Shengjing Hospital of China Medical University;

【通讯作者】 孙洪赞;

【机构】 中国医科大学附属盛京医院放射科通用电气医疗中国医科大学附属盛京医院病理科

【摘要】 目的探讨基于MR平扫多序列的影像组学模型在预测宫颈鳞癌组织分型的价值。材料与方法回顾性收集103例经病理证实子宫颈鳞癌患者,角化型48例,非角化型55例,按3︰1比例随机分成训练集和测试集。所有患者均在治疗前行常规磁共振平扫成像,经预处理后,逐个序列图像手动勾画三维肿瘤感兴趣区,提取并筛选影像组学特征,在训练集中,分别基于T1、T2、T2抑脂序列图像特征及联合以上多序列图像特征,构建朴素贝叶斯预测模型,并在测试集中进行预测和评价。结果训练集中T1、T2、T2抑脂及联合多序列模型ROC曲线AUC值分别为0.718、0.705、0.756和0.863(P<0.001),组间ROC曲线Delong test检验中显示联合模型ROC曲线与T2、T1模型ROC曲线存在统计学差异,P值分别为0.004和0.018;测试集中联合多序列预测非角化型结果最佳,ROC曲线的AUC值为0.860,P=0.003,准确率为0.720,召回率0.900;组间ROC曲线比较仅发现联合模型ROC曲线与T1模型ROC曲线存在统计学差异,Z=2.200,P=0.027。结论基于MR多序列的影像组学模型能够预测宫颈鳞癌非角化型,并且联合多序列的预测模型预测效果最好。

【基金】 辽宁省自然科学基金(编号:2019-MS-373)~~
【所属期刊栏目】 论著_子宫疾病MRI专题 (2020年07期)
  • 【分类号】R445.2;R737.33
  • 【下载频次】63
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