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目的:探讨基于磁共振高分辨T2WI影像组学方法对预测直肠癌新辅助治疗后病理完全反应(pCR)的价值。方法:回顾性分析我院2018年1月至2019年3月新辅助治疗前接受磁共振高分辨T2WI成像检查并经病理证实的80例直肠癌患者,在高分辨T2WI图像上手动勾画病灶容积感兴趣区(VOI)后提取影像组学特征,采用最小绝对值收缩算子(LASSO)算法进行降维,筛选对肿瘤pCR有价值的特征,利用Random算法将数据随机分为训练集( n=64)与测试集( n=16)进行机器学习,建立决策树(DT)、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、极限梯度增强树(XGBoost)4种机器学习模型并绘制ROC曲线,分别计算AUC、敏感性、特异性及95

作者:陆海迪;沈浮;陆建平;郝立强

来源:国际肿瘤学杂志 2020 年 47卷 10期

知识库介绍

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作者:
陆海迪;沈浮;陆建平;郝立强
来源:
国际肿瘤学杂志 2020 年 47卷 10期
标签:
直肠肿瘤 磁共振成像 新辅助治疗 影像组学 Rectal neoplasms Magnetic resonance imaging Neoadjuvant therapy Radiomics
目的:探讨基于磁共振高分辨T2WI影像组学方法对预测直肠癌新辅助治疗后病理完全反应(pCR)的价值。方法:回顾性分析我院2018年1月至2019年3月新辅助治疗前接受磁共振高分辨T2WI成像检查并经病理证实的80例直肠癌患者,在高分辨T2WI图像上手动勾画病灶容积感兴趣区(VOI)后提取影像组学特征,采用最小绝对值收缩算子(LASSO)算法进行降维,筛选对肿瘤pCR有价值的特征,利用Random算法将数据随机分为训练集( n=64)与测试集( n=16)进行机器学习,建立决策树(DT)、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、极限梯度增强树(XGBoost)4种机器学习模型并绘制ROC曲线,分别计算AUC、敏感性、特异性及95