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基于MRI T1增强影像的影像组学模型预测较低级别胶质瘤IDH基因型的价值 被引量：1
1
作者 赵志勇 张婧 +4 位作者 曹云太 张国晋 孙建清 李昇霖 周俊林 《中国临床神经外科杂志》 2023年第3期145-149,共5页
目的探讨基于MRI T1增强影像的影像组学预测较低级别胶质瘤(LerGG;包括WHO分级Ⅱ级弥漫性胶质瘤和间变型胶质瘤)异柠檬酸酸脱氢酶(IDH)基因型的价值。方法回顾性分析2017年1月至2020年6月手术切除并经术后病理证实的170例LerGG胶质瘤的... 目的探讨基于MRI T1增强影像的影像组学预测较低级别胶质瘤(LerGG;包括WHO分级Ⅱ级弥漫性胶质瘤和间变型胶质瘤)异柠檬酸酸脱氢酶(IDH)基因型的价值。方法回顾性分析2017年1月至2020年6月手术切除并经术后病理证实的170例LerGG胶质瘤的临床资料和影像学资料,根据术前MRI T1增强影像,应用影像组学方法构建影像组学预测模型。结果170例中,WHO分级Ⅱ级例60例,Ⅲ级110例。从MRI T1增强影像的感兴趣区中共提取了1595个影像组学特征,降维分析后筛选5个影像组学标签,并构建预测模型,验证集和训练集分析显示模型预测IDH突变的曲线下面积分别为0.84、0.82,准确度分别为79%、80%,敏感度分别为81%、88%,特异度分别为75%、66%。结论基于MRI T1增强影像的影像组学模型对WHO分级Ⅱ~Ⅲ级胶质瘤的IDH型具有较好的预测能力。 展开更多
关键词 脑胶质瘤 WHO分级Ⅱ级弥漫性胶质瘤 间变型胶质瘤 异柠檬酸酸脱氢酶 基因突变 影像组学 预测
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增强的基于灰度共生矩阵的脑肿瘤MRI图像分类 被引量：4
2
作者 刘大鹏 程君 +4 位作者 黄唯 曹双亮 杨茹 贠照强 冯前进 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2015年第6期772-776,共5页
针对T1加权对比度增强MRI(CE-MRI)脑肿瘤图像的自动分类问题,提出了一种增强的基于灰度共生矩阵(GLCM)的特征表达方法。GLCM是一种常用进行纹理分析的方法,但由于脑部肿瘤图像纹理复杂多变,传统的基于GLCM的二阶统计量特征,如对比度、... 针对T1加权对比度增强MRI(CE-MRI)脑肿瘤图像的自动分类问题,提出了一种增强的基于灰度共生矩阵(GLCM)的特征表达方法。GLCM是一种常用进行纹理分析的方法,但由于脑部肿瘤图像纹理复杂多变,传统的基于GLCM的二阶统计量特征,如对比度、相关性、能量等,不能很好地区分不同类别的肿瘤,例如使用各向同性的GLCM和4个方向的GLCM(0°、45°、90°、135°)得到的分类正确率只有61.26%和75.16%。本文提出了两个改进措施,极大地提高了分类正确率:(1)直接使用GLCM的元素作为特征表达;(2)对肿瘤区域和肿瘤边界区域分别构造GLCM。在包含3064张图像的数据集上验证了方法的有效性:使用措施(1),分类正确率提高到了82.38%;结合措施(1)和(2),分类正确率提高到了90.7%。结果表明使用改进的基于GLCM的特征表达对于脑部肿瘤图像的分类问题是有效的。 展开更多
关键词 T1加权对比度增强mri 脑肿瘤分类 灰度共生矩阵
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