基于多b值DWI序列影像组学在肝细胞癌分化程度的应用研究

来源 :广西医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mantou119119
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目的:探讨应用影像组学的方法建立磁共振多b值DWI序列ADC图像纹理特征模型,用于术前对肝癌病理分化程度进行预测。方法:回顾性分析2016年1月至2019年10月,经广西医科大学第一附属医院病理证实,通过Edmondson-Steiner分级方法获得病理特征,术前均接受肝脏磁共振DWI(b=0、200、400、800)检查181例肝癌病变患者,男性154例,女性27例,年龄范围22-77岁,平均年龄50±40.46岁,术后病理提示I级8例,II级125例,III级47例,IV级1例。通过大数据智能分析云平台,将获取到的ADC图像进行影像纹理特征的提取,之后采用方差阈值法(Variance Tresholdh)、单变量选择法(Selectbest)及索套法(LASSO)进行特征值降维,获得对术后病理诊断有价值的特征。将所获取的特征样本随机分为训练集与测试集,与临床感兴趣的信息建立K近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、逻辑式回归(Logistic Regression,LR)3种机器学习模型并计算准确率,并获得ROC曲线及曲线下面积(AUC)。结果:共得到1409个影像组学特征,经降维得到与病理分化相关的特征参数9个;K近邻、支持向量机、逻辑式回归3种机器学习模型的准确率分别为:75%、73%、73%,ROC曲线下面积分别为:0.70、0.83、0.83。结论:基于磁共振多b值DWI序列ADC图像的纹理特征模型对HCC病理分化程度具有预测价值。
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