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目的:探讨基于高分辨T2WI及弥散加权成像(DWI)的放射组学模型在预测Ⅱ~Ⅲ期直肠癌患者微卫星稳定性状态中的价值。方法:回顾性收集青岛大学附属manbet官网登录 2016年2月至2020年10月连续收治的175例Ⅱ~Ⅲ期直肠癌患者资料,男性 119 例,女性56 例,年龄(63.9±9.4)岁(范围:37~85岁)。微卫星稳定性患者152例,微卫星不稳定性患者23例。以7∶3的比例将患者随机分为训练组123例和验证组52例。利用ITK-SNAP软件在每位患者的T2WI及DWI图像中标记感兴趣区域,用PyRadiomics提取7类放射组学特征,在去除冗余特征及特征归一化后,使用最小绝对收缩和选择算子进行特征选择。基于支持向量机在训练组中构建1个临床模型、3个放射组学模型和1个临床-放射组学模型,并使用受试者工作特征曲线下面积、灵敏度、特异度、准确性在验证组中评估模型性能。结果:筛选出与直肠癌患者微卫星状态最相关的3个临床特征(年龄、肿瘤分化程度、肿瘤下缘距肛缘距离)及6个放射组学特征(2个DWI相关特征和4个T2WI相关特征)。临床-放射组学模型在训练组中的曲线下面积为0.95,验证组中为0.81,优于临床模型(0.68, Z=0.71, P=0.04),与T2WI+DWI模型诊断效能相当(0.82, Z=-0.21, P=0.83)。 结论:术前T

作者:相帅;郑龙波;朱玲;高源;王东升;刘尚龙;张帅;王童语;卢云

来源:中华外科杂志 2023 年 61卷 9期

知识库介绍

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作者:
相帅;郑龙波;朱玲;高源;王东升;刘尚龙;张帅;王童语;卢云
来源:
中华外科杂志 2023 年 61卷 9期
标签:
直肠肿瘤 微卫星不稳定性 诊断,计算机辅助 机器学习 放射组学 Rectal neoplasms Microsatellite instability Diagnosis, computer- asisted Machine learning Radiomics
目的:探讨基于高分辨T2WI及弥散加权成像(DWI)的放射组学模型在预测Ⅱ~Ⅲ期直肠癌患者微卫星稳定性状态中的价值。方法:回顾性收集青岛大学附属manbet官网登录 2016年2月至2020年10月连续收治的175例Ⅱ~Ⅲ期直肠癌患者资料,男性 119 例,女性56 例,年龄(63.9±9.4)岁(范围:37~85岁)。微卫星稳定性患者152例,微卫星不稳定性患者23例。以7∶3的比例将患者随机分为训练组123例和验证组52例。利用ITK-SNAP软件在每位患者的T2WI及DWI图像中标记感兴趣区域,用PyRadiomics提取7类放射组学特征,在去除冗余特征及特征归一化后,使用最小绝对收缩和选择算子进行特征选择。基于支持向量机在训练组中构建1个临床模型、3个放射组学模型和1个临床-放射组学模型,并使用受试者工作特征曲线下面积、灵敏度、特异度、准确性在验证组中评估模型性能。结果:筛选出与直肠癌患者微卫星状态最相关的3个临床特征(年龄、肿瘤分化程度、肿瘤下缘距肛缘距离)及6个放射组学特征(2个DWI相关特征和4个T2WI相关特征)。临床-放射组学模型在训练组中的曲线下面积为0.95,验证组中为0.81,优于临床模型(0.68, Z=0.71, P=0.04),与T2WI+DWI模型诊断效能相当(0.82, Z=-0.21, P=0.83)。 结论:术前T