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CT影像组学术前预测肾透明细胞癌Fuhrman分级的价值
被引量：
8
1
作者
颜蕾
杨光杰
+5 位作者
苗文杰
赵钰鋆
龚爱迪
崔景景
贾妍
王振光
《临床放射学杂志》
CSCD
北大核心
2020年第11期2267-2271,共5页
目的建立并验证基于增强CT的影像组学标签在术前预测肾透明细胞癌(ccRCC)Fuhrman分级中的价值。方法纳入2012年5月至2014年12月127例有明确Fuhrman分级的ccRCC患者为训练集,2015年1月至2016年12月62例患者为验证集。在皮质期、实质期及...
目的建立并验证基于增强CT的影像组学标签在术前预测肾透明细胞癌(ccRCC)Fuhrman分级中的价值。方法纳入2012年5月至2014年12月127例有明确Fuhrman分级的ccRCC患者为训练集,2015年1月至2016年12月62例患者为验证集。在皮质期、实质期及排泄期手工逐层进行肿瘤感兴趣区(ROI)的勾画后提取影像组学特征。采用LASSO回归进行特征选择并构建三期联合的影像组学标签。利用选择特征的线性拟合计算每例患者的影像组学得分。为了评估影像组学标签的增益价值,分别构建CT特征模型与联合影像组学标签和CT特征的综合模型。通过受试者工作特征曲线(ROC)分析评价各模型在训练集与验证集中预测Fuhrman分级的效能,并使用Delong检验比较各模型预测效能是否具有统计学差异。通过决策曲线评价各模型预测ccRCC Fuhrman分级的净获益。结果三期图像共提取4227个影像组学特征,通过LASSO特征选择得到12个有鉴别意义的特征。训练集中,CT特征模型的AUC为0.723(95%CI:0.621~0.826),与影像组学标签联合构建的综合模型AUC为0.823(95%CI:0.621~0.826)。Delong检验结果表明训练集和验证集中CT特征模型与综合模型间的AUC具有统计学差异(P<0.05)。决策曲线表明各模型术前预测ccRCC Fuhrman分级可获得较高的诊断净获益。结论基于增强CT的影像组学标签术前预测ccRCC Fuhrman分级具有较高的效能,对传统CT特征有增益价值。
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关键词
肾透明细胞癌
Fuhrman分级
增强
ct
影像
组
学
原文传递
基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的应用研究
2
作者
唐青
张谏
+1 位作者
宋秋元
吴奇
《当代医学》
2023年第31期106-109,共4页
目的探讨基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的应用。方法回顾性分析2020年1—6月于九江学院附属医院接受增强CT检查的186例前列腺良、恶性病变患者的临床资料,另选取2021年7—12月于本院行增强CT检测的60例新入院患者作为研究对...
目的探讨基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的应用。方法回顾性分析2020年1—6月于九江学院附属医院接受增强CT检查的186例前列腺良、恶性病变患者的临床资料,另选取2021年7—12月于本院行增强CT检测的60例新入院患者作为研究对象。以组织病理学确诊结果为金标准,比较增强CT影像组学训练集、验证集结果及诊断效能,分析基于增强CT影像组学预测模型的诊断效能。结果增强CT影像组学训练集与验证集的灵敏度、特异度、准确率、AUC比较差异无统计学意义。组织病理学确诊结果显示,60例新入院的患者中前列腺恶性病变25例(41.67%),前列腺良性病变35例(58.33%)。基于增强CT影像组学诊断的灵敏度、特异度、准确率分别为96.00%、100.00%、98.33%,AUC为0.938。结论基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的临床价值较高,有助于推动前列腺良恶性病变精准医学诊断的广泛应用。
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关键词
增强
ct
影像
组
学
前列腺良恶性病变
灵敏度
准确度
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职称材料
题名
CT影像组学术前预测肾透明细胞癌Fuhrman分级的价值
被引量：
8
1
作者
颜蕾
杨光杰
苗文杰
赵钰鋆
龚爱迪
崔景景
贾妍
王振光
机构
青岛大学附属医院PET/CT中心
慧影科技有限公司
出处
《临床放射学杂志》
CSCD
北大核心
2020年第11期2267-2271,共5页
基金
青岛市市南区科技计划项目(编号:2020-004-YY)
文摘
目的建立并验证基于增强CT的影像组学标签在术前预测肾透明细胞癌(ccRCC)Fuhrman分级中的价值。方法纳入2012年5月至2014年12月127例有明确Fuhrman分级的ccRCC患者为训练集,2015年1月至2016年12月62例患者为验证集。在皮质期、实质期及排泄期手工逐层进行肿瘤感兴趣区(ROI)的勾画后提取影像组学特征。采用LASSO回归进行特征选择并构建三期联合的影像组学标签。利用选择特征的线性拟合计算每例患者的影像组学得分。为了评估影像组学标签的增益价值,分别构建CT特征模型与联合影像组学标签和CT特征的综合模型。通过受试者工作特征曲线(ROC)分析评价各模型在训练集与验证集中预测Fuhrman分级的效能,并使用Delong检验比较各模型预测效能是否具有统计学差异。通过决策曲线评价各模型预测ccRCC Fuhrman分级的净获益。结果三期图像共提取4227个影像组学特征,通过LASSO特征选择得到12个有鉴别意义的特征。训练集中,CT特征模型的AUC为0.723(95%CI:0.621~0.826),与影像组学标签联合构建的综合模型AUC为0.823(95%CI:0.621~0.826)。Delong检验结果表明训练集和验证集中CT特征模型与综合模型间的AUC具有统计学差异(P<0.05)。决策曲线表明各模型术前预测ccRCC Fuhrman分级可获得较高的诊断净获益。结论基于增强CT的影像组学标签术前预测ccRCC Fuhrman分级具有较高的效能,对传统CT特征有增益价值。
关键词
肾透明细胞癌
Fuhrman分级
增强
ct
影像
组
学
Keywords
Clear cell renal cell carcinoma
Fuhrman grade
Enhanced
ct
Radiomics
分类号
R737.11 [医药卫生—肿瘤]
原文传递
题名
基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的应用研究
2
作者
唐青
张谏
宋秋元
吴奇
机构
九江学院附属医院泌尿外科
九江学院附属医院内分泌科
出处
《当代医学》
2023年第31期106-109,共4页
基金
江西省卫生健康委科技计划(202131079)。
文摘
目的探讨基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的应用。方法回顾性分析2020年1—6月于九江学院附属医院接受增强CT检查的186例前列腺良、恶性病变患者的临床资料,另选取2021年7—12月于本院行增强CT检测的60例新入院患者作为研究对象。以组织病理学确诊结果为金标准,比较增强CT影像组学训练集、验证集结果及诊断效能,分析基于增强CT影像组学预测模型的诊断效能。结果增强CT影像组学训练集与验证集的灵敏度、特异度、准确率、AUC比较差异无统计学意义。组织病理学确诊结果显示,60例新入院的患者中前列腺恶性病变25例(41.67%),前列腺良性病变35例(58.33%)。基于增强CT影像组学诊断的灵敏度、特异度、准确率分别为96.00%、100.00%、98.33%,AUC为0.938。结论基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的临床价值较高,有助于推动前列腺良恶性病变精准医学诊断的广泛应用。
关键词
增强
ct
影像
组
学
前列腺良恶性病变
灵敏度
准确度
Keywords
Imageology
Benign and malignant lesions of prostate
Sensitivity
Accuracy
分类号
R737.25 [医药卫生—肿瘤]
R445 [医药卫生—临床医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CT影像组学术前预测肾透明细胞癌Fuhrman分级的价值
颜蕾
杨光杰
苗文杰
赵钰鋆
龚爱迪
崔景景
贾妍
王振光
《临床放射学杂志》
CSCD
北大核心
2020
8
原文传递
2
基于增强CT影像组学预测前列腺良恶性病变的应用研究
唐青
张谏
宋秋元
吴奇
《当代医学》
2023
0
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