基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
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.
推荐文章
磁共振扩散加权成像在膀胱癌应用中的进展
磁共振扩散加权成像
膀胱癌
诊断评估
基于治疗前磁共振影像组学预测鼻咽癌诱导化疗的疗效
鼻咽癌
诱导化疗反应预测
磁共振
影像组学
纹理分析
膀胱癌复发的分子及临床病理特征
膀胱肿瘤
预后
生长因子
人工智能在膀胱癌影像学中的研究进展
膀胱癌
人工智能
机器学习
深度学习
体层摄影术,X线计算机
磁共振成像
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多参数磁共振成像影像组学特征的膀胱癌复发预测
来源期刊 中国医学装备 学科 医学
关键词 膀胱肿瘤 复发 多参数MRI 影像组学 支持向量机
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 技术评估
研究方向 页码范围 39-43
页数 5页 分类号 R445.2
字数 2868字 语种 中文
DOI 10.3969/J.ISSN.1672-8270.2018.11.011
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (17)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (24)
二级引证文献  (0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2017(5)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2020(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
膀胱肿瘤
复发
多参数MRI
影像组学
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国医学装备
月刊
1672-8270
11-5211/TH
大16开
北京市西城区南纬路27号
80-373
2004
chi
出版文献量(篇)
7730
总下载数(次)
12
总被引数(次)
30758
论文1v1指导