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基于影像组学的非小细胞肺癌淋巴结转移预测
基于影像组学的非小细胞肺癌淋巴结转移预测
作者:
刘侠
刘再毅
梁长虹
王超
田捷
臧丽亚
董迪
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
影像组学
淋巴结转移
套索逻辑斯特回归
诺模图
一致性曲线
摘要:
在非小细胞肺癌的临床诊疗中,淋巴结是否转移对于医生制定手术方案有重要指导意义.但是目前临床上缺乏能够安全准确地预测非小细胞肺癌淋巴结转移的方法.本文应用影像组学方法对肺部CT影像进行定量分析来实现对非小细胞肺癌淋巴结是否转移的预测.从广东省人民医院收集了564例满足分析要求的非小细胞肺癌病例数据,并从每例CT影像中提取了386个定量影像特征,包括肿瘤的三维形状特征,表面纹理特征,Gabor特征以及小波特征:然后利用Lasso logistic regression(LLR)来构造非小细胞肺癌淋巴结转移的影像组学标签(Rad-score),并结合临床信息进行多元分析,构造了诺模图个性化预测模型.其中,LLR淋巴结转移预测模型性能在训练集上AUC为0.710,测试集AUC为0.712:在个性化诺模图上,用所有数据进行预测,得到C-index为0.724(95%CI:0.678~0.770),在一致性曲线上表现较佳,可为临床决策提供有价值的信息.
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淋巴结转移
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文献信息
篇名
基于影像组学的非小细胞肺癌淋巴结转移预测
来源期刊
自动化学报
学科
关键词
影像组学
淋巴结转移
套索逻辑斯特回归
诺模图
一致性曲线
年,卷(期)
2019,(6)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
1087-1093
页数
7页
分类号
字数
3377字
语种
中文
DOI
10.16383/j.aas.c160794
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
梁长虹
170
1450
19.0
27.0
2
田捷
中国科学院自动化研究所
86
2028
21.0
44.0
3
刘再毅
43
331
10.0
16.0
4
董迪
中国科学院自动化研究所
9
149
5.0
9.0
5
王超
哈尔滨理工大学自动化学院
11
33
3.0
5.0
6
刘侠
哈尔滨理工大学自动化学院
16
51
4.0
6.0
7
臧丽亚
中国科学院自动化研究所
1
4
1.0
1.0
传播情况
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影像组学
淋巴结转移
套索逻辑斯特回归
诺模图
一致性曲线
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
自动化学报
主办单位:
中国自动化学会
中国科学院自动化研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
0254-4156
CN:
11-2109/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
邮发代号:
2-180
创刊时间:
1963
语种:
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
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国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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