基于T2 WI影像组学机器学习模型预测软组织肉瘤病理分级的价值研究

摘要：

目的 探讨基于T2 WI影像组学机器学习模型评价软组织肉瘤病理分级的应用价值.方法 回顾性收集2009年5月至2018年11月期间113例经组织活检或手术切除后病理证实为软组织肉瘤的患者.应用所提取出的组学特征构建机器学习模型.对上述模型计算其曲线下面积(AUC)、准确率、特异度和灵敏度以评估其效能.结果 最佳的模型为随机森林算法与合成少数类过采样算法的组合,其AUC值、准确率、特异度和灵敏度依次为0.9176[95％可信区间(CI):0.8008～1.000]、81.82％、55.56％、91.67％.结论 基于T2 WI影像组学机器学习模型有助于提高对软组织肉瘤病理分级预测的准确率.

关键词：磁共振成像、软组织肿瘤、肉瘤、影像组学、人工智能

所属期刊栏目：39

分类号：R587.1;F832.5;R730.56

在线出版日期：2021-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2292-2296