典型文献
基于临床及影像组学构建中轴性脊柱关节病支持向量机预测模型
文献摘要：
目的:基于临床及影像组学采用支持向量机(SVM)构建中轴性脊柱关节病(axSpA)的预测模型.方法:回顾性收集2012年10月至2019年2月在温州医科大学附属第一医院就诊的568例腰背痛患者,最终诊断axSpA 319例,非axSpA 249例.按7:3将患者随机分为训练组与验证组.于骶髂关节CT上手动勾画三维感兴趣区(V0I)并提取影像组学特征,应用最小冗余最大相关性(mRMR)及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行降维及选择最优影像组学特征;采用单因素和多因素Logistic回归分析寻找诊断axSpA的临床危险因素.最后使用SVM分别构建临床、影像组学及临床-影像组学联合模型,利用受试者工作特征(ROC)曲线及Delong检验评估模型的诊断效能.结果:临床-影像组学联合模型在验证组中具有最佳诊断效能,诊断准确性为0.83,灵敏度和特异度分别为85.2％、79.7％,其ROC曲线下面积(AUC=0.91)高于临床模型(AUC=0.81)及影像组学模型(AUC=0.83),差异均有统计学意义(P＜0.05).结论:基于临床和影像组学构建SVM模型对诊断axSpA具有较高价值.
文献关键词：
支持向量机;体层摄影术;X线计算机;影像组学;中轴型脊柱关节病
中图分类号：
作者姓名：
缪寿亮;林婷婷;肖琴琴;陈丹;叶鲁思;郑祥武
作者机构：
温州医科大学附属第一医院放射科,浙江 温州 325015;温州医科大学附属第一医院风湿免疫科,浙江 温州 325015
文献出处：
引用格式：
[1]缪寿亮;林婷婷;肖琴琴;陈丹;叶鲁思;郑祥武-.基于临床及影像组学构建中轴性脊柱关节病支持向量机预测模型)[J].温州医科大学学报,2022(03):199-204
A类：
中轴型脊柱关节病
B类：
基于临床,axSpA,温州,腰背痛,训练组,骶髂关节,上手,手动勾画,感兴趣区,V0I,影像组学特征,最小冗余最大相关性,mRMR,最小绝对收缩和选择算子,LASSO,学联,联合模型,受试者工作特征,Delong,检验评估,诊断效能,诊断准确性,临床模型,高价值,体层摄影术,线计算
AB值：
0.235272
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