磁共振成像

2020, v.11;No.97(07) 481-486

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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
Predicting the histological classification of cervical squamous cell carcinoma based on multi-sequence MRI radiomics model

李笑然;郭妍;徐臣;亢野;孙洪赞;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 磁共振成像;子宫颈肿瘤;病理学;影像组学;预测;组织分型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 辽宁省自然科学基金(编号:2019-MS-373)~~

作者(Author): 李笑然;郭妍;徐臣;亢野;孙洪赞;

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参考文献(References):

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