【摘 要】
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目的:基于多参数磁共振成像（MRI）影像组学特征,构建膀胱癌（BC）复发预测模型,充分发挥医学影像在疾病诊断中的价值,实现BC复发的术前准确预测。方法:收集28例BC患者（无复发22例,复
【机 构】
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空军军医大学军事生物医学工程学系军事医学信息技术教研室; 中山大学附属第一医院放射科; 空军军医大学基础医学院学员三大队;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(81230035)“基于影像定量分析和特征可视化的虚拟内窥镜关键技术研究”;国家自然科学基金青年科学基金项目(81701747)“用于膀胱癌早期诊断及精准分期的磁共振/上转换荧光双模态uPAR靶向纳米探针研究”
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目的:基于多参数磁共振成像（MRI）影像组学特征,构建膀胱癌（BC）复发预测模型,充分发挥医学影像在疾病诊断中的价值,实现BC复发的术前准确预测。方法:收集28例BC患者（无复发22例,复发6例）的术前T2WI和弥散加权成像（DWI）影像以及表观弥散系数（ADC）图谱数据,并从中分割出肿瘤区域。从肿瘤影像数据中分别提取基于直方分布的灰度特征,以及基于共生分布和游程分布的纹理特征。结合特征选择与支持向量机（SVM）构建预测模型,实现复发预测。结果:从DWI与ADC中提取的特征对复发的预测性能比T2WI更优。基于SVM的特征递归选择与分类策略构建的复发预测模型具有全局最优的预测性能。结论:基于T2WI、DWI与ADC的影像组学特征,能够对患者的复发风险进行定量表征,在复发预测中具有巨大潜能。
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