典型文献
多参数MRI影像组学对甲状腺乳头状癌颈部淋巴结的术前评估价值
文献摘要：
目的 评估基于多参数MRI影像组学特征的机器学习方法 对甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)患者术前预测颈部淋巴结状态的价值.材料与方法回顾性分析182例经手术病理确诊淋巴结状态的PTC患者的影像和临床资料,分为91例颈部淋巴结转移组和91例非转移组.在多种MRI影像序列[轴位T1WI、T2WI、T2WI压脂、T1WI增强、T1WI压脂增强以及弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)]中勾画感兴趣区(region of interest,ROI)获得纹理特征和直方图特征.最后,使用多参数MRI纹理特征和直方图特征作为输入,构建了支持向量机(support vector machine,SVM)模型对颈部转移和非转移淋巴结进行分类.结果 结合多种磁共振序列的多参数模型具有良好的分类性能,分类准确度高达79.61％,敏感度为75.00％,特异度为83.00％,曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.911.结论 基于多参数MRI影像组学的机器学习方法可以有效地预测PTC患者术前的颈部淋巴结状态.
文献关键词：
甲状腺癌;甲状腺乳头状癌;颈部淋巴结转移;多参数;磁共振成像;影像组学;直方图特征;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
马伟琼;陈康胤;杨宁;江桂华;蓝博文;曾裕镜
作者机构：
惠州市中心人民医院放射科,惠州 516000;广东省第二人民医院影像科,广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]马伟琼;陈康胤;杨宁;江桂华;蓝博文;曾裕镜-.多参数MRI影像组学对甲状腺乳头状癌颈部淋巴结的术前评估价值)[J].磁共振成像,2022(10):108-113
A类：
B类：
多参数,甲状腺乳头状癌,术前评估,评估价值,影像组学特征,机器学习方法,papillary,thyroid,carcinoma,PTC,术前预测,材料与方法,经手,手术病理,颈部淋巴结转移,轴位,T1WI,T2WI,弥散加权成像,diffusion,weighted,imaging,DWI,勾画,感兴趣区,region,interest,ROI,纹理特征,直方图特征,support,vector,machine,转移淋巴结,参数模型,分类性能,area,under,curve,甲状腺癌,磁共振成像
AB值：
0.279065
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
