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影像组学及深度学习联合血液炎性指标预测胶质瘤预后的价值
1
作者
赵杉
阎
子
康
+3 位作者
杨骏骏
张文韬
潘世娇
徐胜生
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期88-94,100,共8页
目的 探讨基于影像组学和深度学习特征评分(radiomics-deep learning score, RD-score)联合血液炎性指标构建的列线图在术前预测胶质瘤预后的价值。材料与方法 回顾性分析166例临床确诊胶质瘤的患者病例,按8∶2随机分为训练集(133例)和...
目的 探讨基于影像组学和深度学习特征评分(radiomics-deep learning score, RD-score)联合血液炎性指标构建的列线图在术前预测胶质瘤预后的价值。材料与方法 回顾性分析166例临床确诊胶质瘤的患者病例,按8∶2随机分为训练集(133例)和验证集(33例)。收集患者的临床、血液炎性指标资料,构建组合变量系统性炎症指数(systemic immune inflammation index, SII)、全身炎症反应指数(system inflammation response index, SIRI)、衍生中性粒细胞与淋巴细胞比值(derived neutrophil-to-lymphocyte ratio, dNLR)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR)、单核细胞与淋巴细胞比值(monocyte-to-lymphocyte ratio, MLR)、血小板与淋巴细胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio, PLR)并计算其截断值。勾画胶质瘤感兴趣体积(volume of interest, VOI)并提取影像组学及深度学习特征,利用最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)-Cox进行特征筛选,构建基于影像组学特征评分(radiomics-score,Rad-score)、基于深度学习特征评分(deep learning-score, DL-score)以及RD-score模型,并比较三者的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve, AUC)以评估其预测效能;基于RD-score对胶质瘤患者进行危险分层,并通过Kaplan-Meier生存分析绘制生存曲线。结合患者的临床因素、血液炎性指标和RD-score,使用多因素Cox回归构建术前预测总生存期(overall survival, OS)的RD-score模型、临床血液学模型和联合模型,计算AUC以评估各模型预测胶质瘤1、3、5年生存率的效能。绘制联合模型列线图,采用C指数(C-index)、校准曲线及决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评估列线图效能。结果 最终筛选出10个组学特征和8个深度学习特征用以构建RD-score。RD-score的预测效能高于Rad-score及DL-score(DeLong检验,P<0.05),根据RD-score可将胶质瘤分为高风险组(RD-score≥1
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关键词
胶质瘤
磁共振成像
影像组学
深度学习
机器学习
预后
血液炎性指标
下载PDF
职称材料
以行动诠释党旗下的誓言
2
作者
正君
阎
子
康
《中国监察》
2008年第16期43-43,共1页
每个共产党员在入党的时候,都要庄严地向党宣誓,对党忠诚,随时准备为党和人民牺牲一切。湖北省房县县委副书记、县纪委书记吴先锋全身心投入到无限热爱的纪检监察事业之中,默默地向党奉献忠诚、为群众付出汗水,实现着对党的庄严承...
每个共产党员在入党的时候,都要庄严地向党宣誓,对党忠诚,随时准备为党和人民牺牲一切。湖北省房县县委副书记、县纪委书记吴先锋全身心投入到无限热爱的纪检监察事业之中,默默地向党奉献忠诚、为群众付出汗水,实现着对党的庄严承诺,诠释着“做党的忠诚卫士、当群众的贴心人”的深刻理念。
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关键词
诠释
党旗
县委副书记
共产党员
纪检监察
纪委书记
忠诚
湖北省
原文传递
题名
影像组学及深度学习联合血液炎性指标预测胶质瘤预后的价值
1
作者
赵杉
阎
子
康
杨骏骏
张文韬
潘世娇
徐胜生
机构
重庆医科大学附属第一医院放射科
重庆医科大学基础医学院生物信息系
重庆大学物理学院
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期88-94,100,共8页
文摘
目的 探讨基于影像组学和深度学习特征评分(radiomics-deep learning score, RD-score)联合血液炎性指标构建的列线图在术前预测胶质瘤预后的价值。材料与方法 回顾性分析166例临床确诊胶质瘤的患者病例,按8∶2随机分为训练集(133例)和验证集(33例)。收集患者的临床、血液炎性指标资料,构建组合变量系统性炎症指数(systemic immune inflammation index, SII)、全身炎症反应指数(system inflammation response index, SIRI)、衍生中性粒细胞与淋巴细胞比值(derived neutrophil-to-lymphocyte ratio, dNLR)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR)、单核细胞与淋巴细胞比值(monocyte-to-lymphocyte ratio, MLR)、血小板与淋巴细胞比值(platelet-to-lymphocyte ratio, PLR)并计算其截断值。勾画胶质瘤感兴趣体积(volume of interest, VOI)并提取影像组学及深度学习特征,利用最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)-Cox进行特征筛选,构建基于影像组学特征评分(radiomics-score,Rad-score)、基于深度学习特征评分(deep learning-score, DL-score)以及RD-score模型,并比较三者的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve, AUC)以评估其预测效能;基于RD-score对胶质瘤患者进行危险分层,并通过Kaplan-Meier生存分析绘制生存曲线。结合患者的临床因素、血液炎性指标和RD-score,使用多因素Cox回归构建术前预测总生存期(overall survival, OS)的RD-score模型、临床血液学模型和联合模型,计算AUC以评估各模型预测胶质瘤1、3、5年生存率的效能。绘制联合模型列线图,采用C指数(C-index)、校准曲线及决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评估列线图效能。结果 最终筛选出10个组学特征和8个深度学习特征用以构建RD-score。RD-score的预测效能高于Rad-score及DL-score(DeLong检验,P<0.05),根据RD-score可将胶质瘤分为高风险组(RD-score≥1
关键词
胶质瘤
磁共振成像
影像组学
深度学习
机器学习
预后
血液炎性指标
Keywords
glioma
magnetic resonance imaging
radiomics
deep learning
machine learning
prognosis
hematological inflammatory markers
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R730.264 [医药卫生—诊断学]
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职称材料
题名
以行动诠释党旗下的誓言
2
作者
正君
阎
子
康
出处
《中国监察》
2008年第16期43-43,共1页
文摘
每个共产党员在入党的时候,都要庄严地向党宣誓,对党忠诚,随时准备为党和人民牺牲一切。湖北省房县县委副书记、县纪委书记吴先锋全身心投入到无限热爱的纪检监察事业之中,默默地向党奉献忠诚、为群众付出汗水,实现着对党的庄严承诺,诠释着“做党的忠诚卫士、当群众的贴心人”的深刻理念。
关键词
诠释
党旗
县委副书记
共产党员
纪检监察
纪委书记
忠诚
湖北省
分类号
D262.6 [政治法律—政治学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
影像组学及深度学习联合血液炎性指标预测胶质瘤预后的价值
赵杉
阎
子
康
杨骏骏
张文韬
潘世娇
徐胜生
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
以行动诠释党旗下的誓言
正君
阎
子
康
《中国监察》
2008
0
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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