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目的:探讨基于治疗前的MRI影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型的可行性.方法:选取56例宫颈癌患者治疗前的MRI图像,其中腺癌12例、鳞癌44例,运用IBEX工具箱筛选患者大体肿瘤靶区(gross tumor volu-me,GTV)的影像组学特征,采用非参数Mann-Whitney U检验进行特征筛选,采用最小绝对收缩与选择算子(least ab-solute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征降维,采用Pearson相关分析分析组学特征与病理类型的相关性,利用特征参数绘制ROC,并计算AUC.通过ROC分析各个指标的最大约登指数,计算出组学特征的敏感度、特异度和最佳阈值.结果:提取的261个组学特征中,有7个特征与宫颈腺癌和鳞癌病理分型具有相关性,相关系数均大于0.4,AUC值均高于0.7.其中45°-4_Correlation和Spherical Disproportion分别为腺癌和鳞癌病理分型的最佳预测因子,AUC值分别为0.811、0.830,敏感度和特异度分别为0.583、0.773和0.955、0.917.结论:基于MRI图像的影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型,可为宫颈癌临床治疗前判断肿瘤异质性提供一种无创、有效的辅助方法.

作者:党俊明;朱超华;黄慧娴;范芳芳;陆合明

来源:医疗卫生装备 2022 年 43卷 5期

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作者:
党俊明;朱超华;黄慧娴;范芳芳;陆合明
来源:
医疗卫生装备 2022 年 43卷 5期
标签:
宫颈癌 MRI 影像组学 影像组学特征 特征降维 病理分型 肿瘤异质性
目的:探讨基于治疗前的MRI影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型的可行性.方法:选取56例宫颈癌患者治疗前的MRI图像,其中腺癌12例、鳞癌44例,运用IBEX工具箱筛选患者大体肿瘤靶区(gross tumor volu-me,GTV)的影像组学特征,采用非参数Mann-Whitney U检验进行特征筛选,采用最小绝对收缩与选择算子(least ab-solute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征降维,采用Pearson相关分析分析组学特征与病理类型的相关性,利用特征参数绘制ROC,并计算AUC.通过ROC分析各个指标的最大约登指数,计算出组学特征的敏感度、特异度和最佳阈值.结果:提取的261个组学特征中,有7个特征与宫颈腺癌和鳞癌病理分型具有相关性,相关系数均大于0.4,AUC值均高于0.7.其中45°-4_Correlation和Spherical Disproportion分别为腺癌和鳞癌病理分型的最佳预测因子,AUC值分别为0.811、0.830,敏感度和特异度分别为0.583、0.773和0.955、0.917.结论:基于MRI图像的影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型,可为宫颈癌临床治疗前判断肿瘤异质性提供一种无创、有效的辅助方法.