基于磁共振成像机器学习算法和影像组学构建预测模型预测无淋巴结转移直肠癌淋巴血管侵犯状态的应用价值
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3760/cma.j.cn115610-20240621-00304

基于磁共振成像机器学习算法和影像组学构建预测模型预测无淋巴结转移直肠癌淋巴血管侵犯状态的应用价值

引用
目的:基于磁共振成像(MRI)机器学习算法和影像组学构建预测模型,探讨模型预测无淋巴结转移直肠癌患者淋巴血管侵犯(LVI)状态的应用价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2016年2月至2024年1月甘肃省人民医院收治204例无淋巴结转移直肠癌患者的临床病理资料;男123例,女81例;年龄为(61±7)岁。204例患者采用电子计算器随机法按8∶2随机分为训练集163例和测试集41例。训练集用于构建预测模型,测试集用于验证预测模型效能。根据筛选的临床和(或)影像学特征分别构建临床预测模型、影像组学模型、联合预测模型。正态分布的计量资料以 x±s表示。计数资料以绝对数表示,组间比较采用 χ2检验或Fisher确切概率法。等级资料比较采用非参数秩和检验。采用组间相关系数评估2位医师影像组学特征的一致性,相关系数>0.80认为一致性较好。单因素分析采用相应的统计学方法。多因素分析采用Logistic逐步回归模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,以曲线下面积(AUC)及Delong检验、决策曲线和临床影响曲线评估模型的诊断效能及临床效用。 结果:(1)影响患者LVI状态的因素分析。204例无淋巴结转移直肠癌患者中,LVI阳性71例,LVI阴性133例。多因素分析结果显示:性别、血小板(PLT)计数和癌胚抗原(CEA)是影响训练集无淋巴结转移直肠癌患者LVI状态的独立因素[优势比=2.405,25.062,2.528,95%可信区间( CI)为1.093~5.291,2.748~228.604,1.181~5.410, P<0.05]。(2)临床预测模型建立。纳入多因素分析结果性别、PLT计数和CEA构建临床预测模型。ROC曲线显示:临床预测模型训练集的AUC、准确度、灵敏度、特异度分别为0.721(95% CI为0.637~0.805)、0.675、0.632、0.698;测试集上述指标分别为0.795(95% CI为0.644~0.946)、0.805、1.000、0.429。Delong检验结果显示:训练集和测试集AUC比较,差异无统计学意义( Z=-0.836, P>0.05)。(3)影像组学模型建立。提取204例患者851个影像组学特征。利用逻辑回归、支持向量机、高斯过程、逻辑回归-套索算法、线性判别分析、朴素贝叶斯和自动编码器7种机器学习算法进行预测模型构建。最终从最优的高斯过程机器学习算法中筛选出8个影像组学特征用于构建影像组学预测模型。ROC曲线显示:影像组学预测模型训练集的AUC、准确度、灵敏度、特异度分别为0.857(95% CI 为0.800~0.914)、0.748、0.947、0.642;测试集上述指标分别为0.725(95% CI为0.571~0.878)、0.634、1.000、0.444。Delong检验结果显示:训练集和测试集AUC比较,差异无统计学意义( Z=1.578, P>0.05)。(4)联合预测模型建立。联合多因素分析结果和影像组学特征构建联合预测模型。ROC曲线显示:联合预测模型训练集的AUC、准确度、灵敏度、特异度分别为0.885(95% CI为0.832~0.938)、0.791、0.912、0.726;测试集上述指标分别为0.857(95% CI为0.731~0.984)、0.854、0.714、0.926。Delong检验结果显示:训练集和测试集AUC比较,差异无统计学意义( Z=0.395, P>0.05)。(5)3种预测模型效能比较。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示:临床预测模型、影像组学预测模型、联合预测模型的拟合优度均较好( χ2=1.464,12.763,10.828, P>0.05)。Delong检验结果显示:临床预测模型AUC分别与联合预测模型和影像组学预测模型比较,差异均无统计学意义( Z=1.146,0.658, P>0.05);联合预测模型与影像组学模型比较,差异有统计学意义( Z=2.001, P<0.05)。校准曲线显示:联合预测模型的预测能力良好。决策曲线和临床影响曲线显示:联合预测模型对无淋巴结转移直肠癌患者LVI状态的评估能力优于临床预测模型和影像组学模型。 结论:纳入性别、PLT计数和CEA构建临床预测模型;筛选出8个影像组学特征构建影像组学预测模型;结合前两者共同构建联合预测模型。3种模型均可预测无淋巴结转移直肠癌患者LVI状态,其中联合预测模型效能更优。

直肠肿瘤、磁共振成像、影像组学、机器学习、淋巴血管侵犯

23

甘肃省青年科技基金计划项目20JR5RA143;甘肃省人民医院院内科研基金项目23GSSYF-4,23GSSYA-2;Youth Science and Technology Fund Project of Gansu20JR5RA143;Research Fund Project of Gansu Provincial Hospital23GSSYF-4, 23GSSYA-2

2024-11-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共13页

1099-1111

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

中华消化外科杂志

1673-9752

11-5610/R

23

2024,23(8)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn