基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类

来源 :北京生物医学工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jinshuxian

【摘要】

：

目的在术前准确鉴别乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(fat-poor angiomyolipoma,fp-AML)和肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)对制定正确的治疗方案是至关重要的。

【作者】

：

杨熠钱旭升周志勇沈钧康朱建兵戴亚康

【机构】

：

中国科学技术大学,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,苏州大学附属第二医院,南京医科大学附属苏州医院,苏州科技城医院

【出处】

：

北京生物医学工程

【发表日期】

：

2020年1期

【关键词】

：

乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤肾透明细胞癌影像组学机器学习 fat-poor angiomyolipomaclear cell renal cell carcin

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61501452,61801476),国家重点研发计划(2017YFB1103602,2017YFC0114304,2018YFC0116904),苏州市民生科技项目(SYS2018010),苏州高新区卫生和计划生育局(2017z005)资助

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目的在术前准确鉴别乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(fat-poor angiomyolipoma,fp-AML)和肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)对制定正确的治疗方案是至关重要的。为了提高fp-AML和ccRCC的分类准确率,本文提出一种基于影像组学技术的分类模型。方法回顾性地收集苏州大学附属第二医院放射科18例fp-AML患者和42例ccRCC患者的CT图像。首先,从CT图像中提取430个影像组学特征。然后,分3步进行特征选择:计算皮尔森相关矩阵剔除冗余

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