宝石能谱CT及机器学习算法在判断胃癌浆膜浸润中的初步应用?

摘要：

目的：探讨宝石能谱CT及机器学习算法在判断胃癌浆膜浸润中的价值。方法：回顾性分析在我院行宝石能谱CT双期GSI增强检查的胃癌患者24例，其中pT28例，pT34例，pT412例。12例患者（pT4）归为浆膜阳性组（组A）；12例（T2和T3）归为浆膜阴性组（组B）。采用独立样本t检验或卡方检验比较两组患者的临床信息（如性别、年龄等）。此外，所有图像利用GE AW4.4工作站进行后处理，分别得出两组病灶双期能谱信息，随后采用SVM-RFE算法对两组能谱信息进行分析。结果：两组患者的临床信息中，肿瘤长径和短径在两组间有统计学差异（P均<0.05）。SVM-RFE算法的准确率为87.5％-94.4％。SVM-RFE的输出结果为门脉期脂肪（钙）、门脉期尿酸（钙）、动脉期钙（碘）、门脉期水（钙）、门脉期碘（水）。结论：肿瘤大小和门脉期脂肪（钙）、门脉期尿酸（钙）、动脉期钙（碘）、门脉期水（钙）及门脉期碘（水）特征值可用于辅助判定胃癌是否浸润浆膜层。

关键词：胃癌、能谱CT、支持向量机回归特征消除

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分类号：TP391;TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海科委医学引导项目134119a5900；国家自然基金U1532107；81272746；上海交通大学医工交叉基金YG2014MS53。

在线出版日期：2016-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：515-522