【摘 要】
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目的:针对原发性肝细胞癌(HCC)肿瘤分级预测难题,提出一种基于灰阶超声成像的影像组学预测模型。方法:首先,由超声医生对肿瘤区域进行手动分割,其次,采用影像组学方法对肿瘤
【机 构】
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中国医学科学院北京协和医学院生物医学工程研究所,复旦大学附属中山医院超声科,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(81871439),江苏省重点研发计划(BE2017671)
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目的:针对原发性肝细胞癌(HCC)肿瘤分级预测难题,提出一种基于灰阶超声成像的影像组学预测模型。方法:首先,由超声医生对肿瘤区域进行手动分割,其次,采用影像组学方法对肿瘤区域提取形状、一阶统计、纹理特征,计算特征间Pearson相关系数剔除冗余特征,最后通过单变量分析筛选得到特征子集,采用LASSO构建HCC分级预测模型;利用留一法计算模型的受试者操作特性曲线下的面积(AUC)评估模型对HCC分级的预测能力。结果:利用43例经手术病理证实的HCC患者的灰阶超声图像构建HCC分级预测模型,所建模型由6个与分
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