【摘 要】
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目的:探讨机器学习结合T1加权对比增强成像(T1W/C)的影像组学特征鉴别Ⅱ、Ⅲ级少突胶质细胞瘤(ODG)的诊断效能。方法:回顾性分析36例经手术病理证实的ODG2和ODG3的磁共振(MR)
【机 构】
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空军军医大学陕西省功能与分子影像重点实验室唐都医院放射科; GE医疗;
【基金项目】
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国家重点研究开发项目(2016YFC0107105);陕西省科技发展项目(2014JZ2-007,2015kw-039);唐都医院创新发展基金会(2016LCYJ001)
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目的:探讨机器学习结合T1加权对比增强成像(T1W/C)的影像组学特征鉴别Ⅱ、Ⅲ级少突胶质细胞瘤(ODG)的诊断效能。方法:回顾性分析36例经手术病理证实的ODG2和ODG3的磁共振(MR)资料。利用ITK-SNAP在T1WI/C上手工划取全肿瘤强化部分的感兴趣体积(VOI),使用A. K.(Analysis-Kinetics,A. K.,GE Healthcare)软件从VOI中提取1044个特征。采用随机森林(RF)算法和5折交叉验证法对ODG2和ODG3进行了鉴别。结果:ODG2共19例,ODG3共17例。ODG3多表现为明显坏死(P=0. 044)和强化(P=0. 002)。位于额叶的10例ODG2(10/19,52. 6%)和10例ODG3(10/17,58. 8%)两组之间无显著统计学差异;并且ODG2和ODG3的其他影像学特征无明显统计学差异。机器学习模型的RF策略诊断效能:曲线下面积(AUC)=0. 765,准确性=0. 763,敏感性=82. 8%,特异性=70. 0%。基于T1WI/C影像组学特征的机器学习可以区分ODG2和ODG3,且组间具有显著统计学差异(P <0. 05)。结论:基于T1WI/C影像组学特征的机器学习模型可以区分ODG2和ODG3,但是效能不理想,有待提高。
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