基于超声影像组学的原发性肝细胞癌分级预测

• 作者: 周榴 夏威 张琪 杨军 王文平 董怡 赵星羽 高欣
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 原发性肝细胞癌 影像组学 分化等级 相关特征
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: R318|R735.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2020.01.012

摘要

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个与分级高度相关的影像特征组成,模型具有较强的预测能力(AUC=0.76).结论:基于灰阶超声成像的影像特征与HCC分级高度相关,所建影像组学模型能够较好地预测HCC分级.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文平	复旦大学附属中山医院超声科	326	2949	26.0	40.0
2	夏威	中国科学院苏州生物医学工程技术研究所	6	5	1.0	1.0
3	董怡	复旦大学附属中山医院超声科	46	361	12.0	16.0
4	高欣	中国科学院苏州生物医学工程技术研究所	46	202	9.0	12.0
5	张琪	复旦大学附属中山医院超声科	33	395	7.0	19.0
6	赵星羽	中国科学院苏州生物医学工程技术研究所	2	4	1.0	2.0
7	周榴	中国医学科学院北京协和医学院生物医学工程研究所	2	3	1.0	1.0