基于CT动脉期图像构建预测肾透明细胞癌分级人工智能模型及其效能分析

• 作者: 刘庆伟 徐井旭 明樱 陈心怡 韩雨晴 黄召勤 黄陈翠
• 来源期刊: 医学影像学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 放射组学 肾细胞癌 体层摄影术,X线计算机
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1033-1036
• 页数: 4页
• 分类号: R737.1|R814.42
• 字数: 3361字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨构建一种基于增强CT动脉期的人工智能预测模型,以实现术前对高级别(Fuhrman Ⅲ～ Ⅳ)及低级别(Fuhrman Ⅰ～Ⅱ)肾透明细胞癌(ccRCC)的分级.方法 回顾性分析了121例cc RCC患者(高级别=47例,低级别=74例)的增强CT图像.两位放射科医师合作在每个患者的CT图像上绘制了整个肿瘤的轮廓,并由软件自动形成肿瘤的3D-VOI.从VOIs中提取了6种特征.基于这些特征建立了Logistic Regression (LR)模型.结果 在训练集中,LR模型的敏感性和特异性分别为85.42％和86.30％,AUC为0.9238.在验证集中,模型的敏感性和特异性分别为81.25％和84.93％,AUC为0.8987.结论 基于增强CT的人工智能预测模型有助于术前预测高、低级别ccRCC.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘庆伟	山东大学附属省立医院医学影像科	42	332	9.0	16.0
2	黄召勤	山东大学附属省立医院医学影像科	10	126	5.0	10.0
3	陈心怡	山东大学附属省立医院医学影像科	1	0	0.0	0.0
4	明樱	山东第一医科大学附属省立医院医学影像科	1	0	0.0	0.0
5	韩雨晴	山东大学附属省立医院医学影像科	1	0	0.0	0.0
6	黄陈翠	北京深睿博联科技有限责任公司研发中心科研合作部	1	0	0.0	0.0
7	徐井旭	北京深睿博联科技有限责任公司研发中心科研合作部	1	0	0.0	0.0