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目的:探讨基于nnU-Net的临床影像组学模型对胆囊癌预后的预测价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2012年1月至2020年12月西安交通大学第一附属医院收治的168例行胆囊癌意向性根治术患者的临床病理资料;男61例,女107例;年龄为(64±11)岁。168例患者通过随机数字表法按3∶1随机分为训练集126例和测试集42例。168例患者术前均行增强CT检查。对于门静脉期图像,2位影像学医师手动勾画感兴趣区。应用nnU-Net三维全分辨率模型自动分割图像,采用5折交叉验证及Dice相似系数评估模型泛化能力和预测效能。应用Python软件(3.7.10版本)及Pyradiomics工具库(3.0.1版本)提取影像组学特征,应用R软件(4.1.1版本)筛选影像组学特征,应用方差法、Pearson相关性分析、单因素COX分析及随机生存森林模型筛选重要的影像组学特征并计算影像组学评分(Radscore)。应用X-tile软件(3.6.1版本)确定Radscore最佳截断值,COX比例风险回归模型分析患者预后的独立影响因素。将训练集数据导入R软件(4.1.1版本)构建胆囊癌生存预测临床影像组学列线图模型。基于Radscore风险、影响患者预后的独立临床因素分别构建胆囊癌生存预测Radscore风险模型、临床模型。采用一致性指数(C-index)、校准曲线及决策曲线评估不同

作者:金哲川;李起;张东;陈晨;张健;杨敏;王秋萍;耿智敏

来源:中华消化外科杂志 2022 年 21卷 5期

知识库介绍

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作者:
金哲川;李起;张东;陈晨;张健;杨敏;王秋萍;耿智敏
来源:
中华消化外科杂志 2022 年 21卷 5期
标签:
胆囊肿瘤 深度学习 nnU-Net 影像组学 生存预测模型 Gallbladder neoplasms Deep learning nnU-Net Radiomics Survival prediction model
目的:探讨基于nnU-Net的临床影像组学模型对胆囊癌预后的预测价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2012年1月至2020年12月西安交通大学第一附属医院收治的168例行胆囊癌意向性根治术患者的临床病理资料;男61例,女107例;年龄为(64±11)岁。168例患者通过随机数字表法按3∶1随机分为训练集126例和测试集42例。168例患者术前均行增强CT检查。对于门静脉期图像,2位影像学医师手动勾画感兴趣区。应用nnU-Net三维全分辨率模型自动分割图像,采用5折交叉验证及Dice相似系数评估模型泛化能力和预测效能。应用Python软件(3.7.10版本)及Pyradiomics工具库(3.0.1版本)提取影像组学特征,应用R软件(4.1.1版本)筛选影像组学特征,应用方差法、Pearson相关性分析、单因素COX分析及随机生存森林模型筛选重要的影像组学特征并计算影像组学评分(Radscore)。应用X-tile软件(3.6.1版本)确定Radscore最佳截断值,COX比例风险回归模型分析患者预后的独立影响因素。将训练集数据导入R软件(4.1.1版本)构建胆囊癌生存预测临床影像组学列线图模型。基于Radscore风险、影响患者预后的独立临床因素分别构建胆囊癌生存预测Radscore风险模型、临床模型。采用一致性指数(C-index)、校准曲线及决策曲线评估不同