基于DCE-MRI定量参数图影像组学模型预测子宫内膜癌Ki-67表达
目的 探讨基于动态增强磁共振成像(DCE-MRI)定量参数图影像组学模型对术前子宫内膜癌Ki-67表达水平的预测价值.方法 回顾性搜集术前行DCE-MRI检查子宫内膜癌患者99例.根据Ki-67表达水平分为高表达组(42例)和低表达组(57例),按照样本量7:3随机分为训练集(69例)和验证集(30例).使用Omni-Ki-netics软件在DCE-MRI定量参数图上共提取201个影像组学特征,同时获取患者的独立特征.用Lasso回归对影像组学特征进行降维筛选和影像组学标签建立,采用K-S检验、t检验或卡方检验筛选有统计学差异的独立特征.Logistic回归用建立基于影像组学特征、独立特征和两者联合的诊断模型,采用受试者工作特征曲线下面积评估各模型预测效能,Delong检验用于比较各模型的预测效能.结果 最后筛选出7个影像组学特征和5个独立特征来构建模型.在训练集和验证集,联合模型和影像组学模型的预测效能均显著优于独立特征模型(P值均＜0.05).结论 基于DCE-MRI定量参数图构建的影像组学模型对术前预测子宫内膜癌Ki-67表达情况具有较高效能.
动态增强、磁共振、影像组学、子宫内膜癌、Ki-67
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R730.56;R542.2;R445.2
2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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