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目的 探讨基于T2WI的影像组学模型对鉴别前列腺癌(PCa)和前列腺增生(BPH)的诊断价值.方法 选取并分析2019年5月~2020年5月在我院经手术或活检病理确诊的88例患者(PCa 48例、BPH 40例)的T2WI特征.应用ITK-SNAP软件勾画兴趣区(ROI),将T2WI图像导入Analysis-Kinetics分析软件,进行影像特征提取.采用Lasso回归分析进行特征降维.建立随机森林模型(LF)对筛选出的特征参数进行分类训练并进行验证,绘制ROC曲线评价模型在训练组和验证组中对鉴别PCa和BPH的预测效能.结果 共提取396个影像组学特征,通过特征筛选后最后筛选出3个影像组学特征.建模后影像组学特征对鉴别PCa和BPH具有较好的预测效能,预测模型鉴别效能的曲线下面积、敏感度、特异度和准确度分别为0.96、86.0%、58.0%和71.0%.结论 基于磁共振T2WI的影像组学模型对诊断PCa和BPH具有一定价值.

作者:许晴;朱庆强;叶靖;段绍峰;陆大军;袁为标

来源:医学影像学杂志 2021 年 31卷 10期

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作者:
许晴;朱庆强;叶靖;段绍峰;陆大军;袁为标
来源:
医学影像学杂志 2021 年 31卷 10期
标签:
前列腺癌;影像组学;纹理分析;前列腺增生;磁共振成像
目的 探讨基于T2WI的影像组学模型对鉴别前列腺癌(PCa)和前列腺增生(BPH)的诊断价值.方法 选取并分析2019年5月~2020年5月在我院经手术或活检病理确诊的88例患者(PCa 48例、BPH 40例)的T2WI特征.应用ITK-SNAP软件勾画兴趣区(ROI),将T2WI图像导入Analysis-Kinetics分析软件,进行影像特征提取.采用Lasso回归分析进行特征降维.建立随机森林模型(LF)对筛选出的特征参数进行分类训练并进行验证,绘制ROC曲线评价模型在训练组和验证组中对鉴别PCa和BPH的预测效能.结果 共提取396个影像组学特征,通过特征筛选后最后筛选出3个影像组学特征.建模后影像组学特征对鉴别PCa和BPH具有较好的预测效能,预测模型鉴别效能的曲线下面积、敏感度、特异度和准确度分别为0.96、86.0%、58.0%和71.0%.结论 基于磁共振T2WI的影像组学模型对诊断PCa和BPH具有一定价值.