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目的:探讨基于多模态MRI影像组学模型在辅助新生儿脑白质损伤(WML)诊断的价值。方法:回顾性分析2018年4月至2021年12月大连市妇女儿童医疗中心(集团)诊断为新生儿WML的91例患儿临床及MRI影像学资料,其中预后良好组58例,预后不良组33例。对各序列[(T 1WI、T 2WI、弥散加权成像(DWI)、磁敏感加权成像(SWI)]图像病灶进行感兴趣区(ROI)勾画。分别构建T 1WI + T 2WI(模型1)、T 1WI+T 2WI+DWI(模型2)、T 1WI + T 2WI + SWI(模型3)三种模型。利用PyRadiomics工具对ROI区域进行重采样、图像预处理和特征提取,在深睿科研平台上对已提取的特征进行标准化处理。运用逻辑回归分类器建立影像组学模型和10次5折交叉验证,并筛选关键特征,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测能力,并使用DeLong比较不同模型的效能。 结果:在三种模型中,模型2、模型3在验证集曲线下面积(AUC)值为0.95、0.93,高于模型1的AUC值(0.90);模型1、模型2、模型3的准确度分别为86

作者:于泓;王静石;陈忠博

来源:中国医师进修杂志 2023 年 46卷 9期

知识库介绍

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作者:
于泓;王静石;陈忠博
来源:
中国医师进修杂志 2023 年 46卷 9期
标签:
磁共振成像 新生儿 脑白质损伤 影像组学 Magnetic resonance imaging Neonate White matter lesions Radiomics
目的:探讨基于多模态MRI影像组学模型在辅助新生儿脑白质损伤(WML)诊断的价值。方法:回顾性分析2018年4月至2021年12月大连市妇女儿童医疗中心(集团)诊断为新生儿WML的91例患儿临床及MRI影像学资料,其中预后良好组58例,预后不良组33例。对各序列[(T 1WI、T 2WI、弥散加权成像(DWI)、磁敏感加权成像(SWI)]图像病灶进行感兴趣区(ROI)勾画。分别构建T 1WI + T 2WI(模型1)、T 1WI+T 2WI+DWI(模型2)、T 1WI + T 2WI + SWI(模型3)三种模型。利用PyRadiomics工具对ROI区域进行重采样、图像预处理和特征提取,在深睿科研平台上对已提取的特征进行标准化处理。运用逻辑回归分类器建立影像组学模型和10次5折交叉验证,并筛选关键特征,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测能力,并使用DeLong比较不同模型的效能。 结果:在三种模型中,模型2、模型3在验证集曲线下面积(AUC)值为0.95、0.93,高于模型1的AUC值(0.90);模型1、模型2、模型3的准确度分别为86