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影像组学在乳腺病灶良恶性鉴别中的应用
被引量:
1
1
作者
郑冲
李明洋
+3 位作者
兰文婧
刘香玉
包磊
纪铁凤
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2023年第2期315-320,共6页
为探究影像组学方法诊断乳腺病灶良恶性的能力,比较磁共振(MR:Magnetic Resonance)影像组学与传统MR诊断在良恶性乳腺疾病鉴别中的效能。回顾分析2019年1月-2022年1月在吉林大学第一医院放射科进行乳腺MR平扫及增强检查的患者,收集病理...
为探究影像组学方法诊断乳腺病灶良恶性的能力,比较磁共振(MR:Magnetic Resonance)影像组学与传统MR诊断在良恶性乳腺疾病鉴别中的效能。回顾分析2019年1月-2022年1月在吉林大学第一医院放射科进行乳腺MR平扫及增强检查的患者,收集病理结果证实为良性或恶性的乳腺病灶共190例。MR影像组学方法通过建立逻辑回归模型实现诊断;传统MR诊断由一名副高级职称的影像科医生完成。结果显示测试集MR影像组学模型的灵敏度0.92,特异度0.83,曲线下面积(AUC:AreaUnder Curve)为0.92,以上数值均高于传统MR诊断的对应值,且差异具有统计学意义(P=0.00)。MR影像组学的方法可以辅助诊断乳腺病灶的良恶性,且诊断效能优于传统MR诊断模式。
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关键词
mr影像组学
机器
学
习
乳腺病灶
乳腺癌
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职称材料
题名
影像组学在乳腺病灶良恶性鉴别中的应用
被引量:
1
1
作者
郑冲
李明洋
兰文婧
刘香玉
包磊
纪铁凤
机构
吉林大学第一医院放射线科
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2023年第2期315-320,共6页
基金
吉林省医疗卫生人才专项基金资助项目(3D5205164428)。
文摘
为探究影像组学方法诊断乳腺病灶良恶性的能力,比较磁共振(MR:Magnetic Resonance)影像组学与传统MR诊断在良恶性乳腺疾病鉴别中的效能。回顾分析2019年1月-2022年1月在吉林大学第一医院放射科进行乳腺MR平扫及增强检查的患者,收集病理结果证实为良性或恶性的乳腺病灶共190例。MR影像组学方法通过建立逻辑回归模型实现诊断;传统MR诊断由一名副高级职称的影像科医生完成。结果显示测试集MR影像组学模型的灵敏度0.92,特异度0.83,曲线下面积(AUC:AreaUnder Curve)为0.92,以上数值均高于传统MR诊断的对应值,且差异具有统计学意义(P=0.00)。MR影像组学的方法可以辅助诊断乳腺病灶的良恶性,且诊断效能优于传统MR诊断模式。
关键词
mr影像组学
机器
学
习
乳腺病灶
乳腺癌
Keywords
magnetic resonance(MR)radiomics
machine learning
breast lesions
breast cancer
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
G642.0 [文化科学—高等教育学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
影像组学在乳腺病灶良恶性鉴别中的应用
郑冲
李明洋
兰文婧
刘香玉
包磊
纪铁凤
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2023
1
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