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基于T2WI影像组学模型可预测低级别胶质瘤1p/19q的缺失状态
文献摘要：
目的 基于磁共振T2WI构建影像组学模型,预测低级别胶质瘤1p/19q缺失状态的价值.方法 回顾性分析本院经病理证实的154例低级别胶质瘤患者(1p/19q共缺失100例,1p/19q非共缺失54例),按照分层抽样7:3分成训练集和验证集.使用3D-Slicer软件对肿瘤区域进行手动分割,用pyradiomics进行特征提取.临床资料的分析采用t检验/χ2检验;影像组学特征采用方差法和10折交叉验证的LASSO算法进行筛选,最后建立支持向量机、高斯朴素贝叶斯、K-近邻、逻辑回归模型,采用ROC曲线的曲线下面积值和sklearn分类报告中的参考指标(准确度、敏感度、特异性、F1分数)进行效能评价.结果 4种模型中,支持向量机的曲线下面积值最高,训练集和验证集分别为0.95、0.91;参考指标中表现最佳为K-近邻,其准确度、敏感度、特异性及F1分数分别为0.87、0.97、0.70、0.91;其次为支持向量机,各项指标与模型平均值相当.结论 基于T2WI影像组学模型可以有效地预测低级别胶质瘤1p/19q的缺失状态.
文献关键词：
胶质瘤;磁共振成像;影像组学;1p/19q共缺失
中图分类号：
作者姓名：
刘书涵;刘晓欢;苏侨勇;付国丽;姜聪明;许燕塔
作者机构：
厦门大学附属第一医院放射科,福建 厦门 361003
文献出处：
引用格式：
[1]刘书涵;刘晓欢;苏侨勇;付国丽;姜聪明;许燕塔-.基于T2WI影像组学模型可预测低级别胶质瘤1p/19q的缺失状态)[J].分子影像学杂志,2022(05):723-728
A类：
B类：
T2WI,低级别胶质瘤,1p,19q,本院,分层抽样,训练集,验证集,Slicer,肿瘤区,pyradiomics,影像组学特征,方差法,交叉验证,LASSO,朴素贝叶斯,近邻,逻辑回归模型,sklearn,效能评价,模型平均,磁共振成像
AB值：
0.233906
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