【摘 要】
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目的:基于影像组学方法,分析超声医学影像信息,评估影像组学方法预测原发性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中Ki-67表达的可行性。方法:回顾性分析133例经术后病理证
【机 构】
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复旦大学电子工程系,复旦大学附属中山医院超声科
【基金项目】
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国家自然科学基金(81571676;81501471)
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目的:基于影像组学方法,分析超声医学影像信息,评估影像组学方法预测原发性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中Ki-67表达的可行性。方法:回顾性分析133例经术后病理证实的HCC患者的灰阶超声图像,通过图像分割、提取图像中肿瘤病灶的小波、纹理、形态特征,结合最大相关最小冗余(minimum-redundancy-maximum-relevance,m RMR)准则的遗传算法选出234个特征,之后再用稀疏表示(sparse representation coefficient,SRC)方法进一步筛选,得到最优特征子集并用于分类。结果:利用支持向量机(support vector machine,SVM)和留一法(leave-one-out cross validation,LOOCV)的预测模型对临床HCC超声图像进行分类和评价。结果显示,受试者操作特性曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)达到了0.75。结论:基于HCC超声灰阶图像的影像组学分析和Ki-67表达存在相关性,可以为临床合理诊疗和预后预测提供有用的信息。
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