一种新的全局特征管理方案可提高影像组学模型的性能和稳定性:一项基于急性脑干梗死CT影像的研究

• 作者: 何品（译） 刘周（校） 罗德红（校）
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 年，卷（期）: 2023,（5）
• 所属期刊栏目: 国际期刊连线
• 页码范围: 619
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2022.e0811

摘要

目的 如何应对降维对影像组学模型的性能和稳定性的影响仍面临着重大挑战。旨在提出一种新的独立于降维的全局特征管理方案来改进模型。方法 采用来自2家医疗中心的急性脑干梗死（ABI）的常规CT（NCCT）影像作为测试集和验证集。建立一种基于全局特征管理的新方案，并采用传统的降维方案作为对照。在Matlab R2013a中提取NCCT影像的影像组学特征。采用广义线性模型（GLM）和多元回归方法评价预测模型的性能。根据测试集和验证集之间的曲线下面积（AUC）差值来评价影像组学模型的稳定性。结果 新方案与传统方案的检测性能相似（AUC为0.875和0.883），但新方案在预测预后方面表现更好（分别AUC=0.864，OR=0.91，P=0.021；AUC=0.806，OR=0.972，P=0.007）。这些结果在一个独立的验证集中均得到了很好的验证。此外，新方案在检测模型（ΔAUC为0.013和0.039）和预测模型（ΔAUC为0.004和0.044）中均表现出更强的稳定性。结论 尽管研究中可能存在一些局限性，但证实了独立于降维的全局特征管理方案可以作为影像组学方法的有力补充。