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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, mRMR)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.

作者:戴猛;董怡;韩红;曹佳颖;余锦华;王文平

来源:肿瘤影像学 2018 年 27卷 1期

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作者:
戴猛;董怡;韩红;曹佳颖;余锦华;王文平
来源:
肿瘤影像学 2018 年 27卷 1期
标签:
影像组学 原发性肝细胞肝癌 Ki-67 灰阶超声 可行性 Radiomics Hepatocellular carcinoma Ki-67 Gray scale ultrasound Feasibility
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, mRMR)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.