文章目录

1 材料与方法

1.1 研究对象

1.2 图像采集

1.3 图像分析、临床信息比较

1.4 图像处理、感兴趣区选取及放射组学特征提取

1.5 数据划分、特征选择及预测模型构建

1.6 统计学分析

2 结果

2.1 基本临床信息

2.2 数据划分及特征选择

2.3 预测模型构建

3 讨论

文章摘要:目的确定肝胆期肝实质MRI的放射组学分析能否对病毒性肝炎肝硬化患者发生小肝癌进行预测。方法纳入92名病毒性肝炎肝硬化患者,依据是否存在小肝癌,将其分为2组。对两组患者的肝胆期图像进行预处理后,在肝实质内特定位置选取1个感兴趣区域（ROI）,提取及选择放射组学特征。以logistic回归模型作为机器学习的分类器。分别计算训练集和验证集的ROC曲线下面积（AUC）、准确度、特异性、灵敏度,作为模型的评价指标。结果385个特征中选择出7个放射组学特征与发生小肝癌相关。基于这7个组学特征,利用logistic回归建立预测模型,曲线下面积（AUC）、特异度、敏感度在训练集中分别为0.809（95%CI:0.737-0.944）、0.800、0.727,在验证集中分别为0.805（95%CI:0.574-0.940）、0.643、0.800。结论基于肝胆期肝实质MRI的放射组学分析能够对病毒性肝炎肝硬化患者发生小肝癌进行预测,且拥有较好的预测效能。

文章关键词:

论文分类号:R445.2;R735.7

文章来源：《国际医学放射学杂志》 网址: http://www.gjyxfsxzzzz.cn/qikandaodu/2021/1225/413.html