• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊>健康研究 >影像组学评估乳腺增强MRI非肿块型强化恶性风险的价值

影像组学评估乳腺增强MRI非肿块型强化恶性风险的价值

     
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

目的探讨采用影像组学技术分析评估乳腺MRI非肿块型强化(non-mass enhancement,NME)恶性风险的价值。方法62例乳腺NME患者的MRI增强图像根据临床随访、病理结果分为低风险组和高风险组。通过分层抽样法分为训练集及验证集,提取6大类共396个影像组学特征(直方图参数、形态学参数、纹理特征参数、灰度共生矩阵参数、游程矩阵参数、灰度区域大小矩阵参数),通过特征降维算法选择具有统计学意义的参数。使用二分类Logistic回归建立预测模型,通过混淆矩阵对验证集进行验证,采用ROC分析评价模型的诊断效能。结果62例NME中低风险组27例,高风险组35例。降维选择后得到像素灰度范围(Range)、和均值(sumAverage)、集群突出(ClusterProminence_angle45_offset4)、灰度共生矩阵能量(GLCMEnergy_AllDirection_offset7)、灰度共生矩阵熵(GLCMEntropy_angle135_offset)、长行程高灰度优势(LongRunHighGreyLevelEmphasis_angle45_offset7)、最大直径(Maximum3DDiameter)、紧致性(Compactness)8个影像组学特征。构建的高风险NME预测模型的ROC下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.942、88.7%、85.0%、83.3%;通过混淆矩阵对验证集数据进行验证,ROC下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.794、77.8%、85.7%、81.3%。结论基于影像组学特征构建的高风险NME预测模型能对NME恶性风险做出预测,为临床处理乳腺NME提供决策依据。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号