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基于PSO-SVM模型的多区域多参数MRI脑胶质瘤MGMT分类
基于PSO-SVM模型的多区域多参数MRI脑胶质瘤MGMT分类
作者:
石钰阳
何平
刘奕
安利智
田宇
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
脑胶质瘤
MGMT甲基化
支持向量机
PSO-SVM模型
核磁共振图像
摘要:
目的:探讨基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)模型的多区域多参数MRI放射组学特征预测脑胶质瘤O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(MGMT)启动子甲基化状态.方法:首先分析了127例脑胶质瘤患者的MR影像资料,从肿瘤及水肿区T1WI增强、T2WI、FLAIR和ADC序列中提取1029个放射组学特征,包括一阶统计量、形状和纹理特征;然后采用主成分分析法(PCA)对提取的特征降维,结合PSO-SVM算法建立放射组学模型训练学习;最后采用受试者操作特性(ROC)曲线和准确率评价模型预测效能.结果:基于PSO-SVM模型的多区域多参数MRI脑胶质瘤MGMT分类实验中,肿瘤区情况最好的是T1WI增强序列,预测脑胶质瘤MGMT启动子甲基化状态AUC为0.88,准确率达90%;水肿区情况最好的是ADC序列,AUC为0.90,测试集全部预测正确.结论:模型具有训练速度快、精确度高的特点,可以快速预测MGMT病理结果,为医生提供一种高效而准确的辅助诊断依据.
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文献信息
篇名
基于PSO-SVM模型的多区域多参数MRI脑胶质瘤MGMT分类
来源期刊
科学技术创新
学科
医学
关键词
脑胶质瘤
MGMT甲基化
支持向量机
PSO-SVM模型
核磁共振图像
年,卷(期)
2021,(17)
所属期刊栏目
科技创新
研究方向
页码范围
15-18
页数
4页
分类号
R445.2|R739.41
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-1328.2021.17.007
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
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引文网络
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(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
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2021(0)
参考文献(0)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
脑胶质瘤
MGMT甲基化
支持向量机
PSO-SVM模型
核磁共振图像
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
科学技术创新
主办单位:
黑龙江省科普事业中心
出版周期:
旬刊
ISSN:
2096-4390
CN:
23-1600/N
开本:
16开
出版地:
黑龙江省哈尔滨市
邮发代号:
14-269
创刊时间:
1997
语种:
chi
出版文献量(篇)
126927
总下载数(次)
266
总被引数(次)
285821
相关基金
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
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
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