影像组学在鉴别伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌中的应用
张航1
李清2
李淑龙1
马建华1
黄静1
1.南方医科大学生物医学工程学院//广东省医学图像处理重点实验室,广东 广州,5105152.南方医科大学深圳医院检验中心,广东 深圳,518000
摘要：目的 利用有监督的机器学习方法 探讨影像组学分析在鉴别伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌中的应用.方法回顾性分析经病理确诊的66例伴结石肾积水患者的腹部CT扫描,其中31例伴发肾细胞癌.对每位患者的三维肿瘤区域提取18个非纹理特征和344个纹理特征,并应用无限特征选择技术(InfFS)结合支持向量机分类器的方法(SVM)进行特征选择.最后将最佳特征子集训练SVM分类器并对伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌进行预测.结果 12个纹理特征入选最佳特征子集,且SVM-InfFS对伴结石肾积水是否伴发肾肿瘤的预测结果如下:感受曲线下面积、准确率、敏感性、特异性、假阳性和假阴性分别为0.907、81.0％、70.0％、90.9％、9.1％和30.0％.临床医生以分类结果作为辅助信息进行诊断的结果如下:准确率、敏感性、特异性、假阳性和假阴性分别为90.5％、80.0％、100％、0.00％、20.0％.结论 基于有监督机器学习的计算机辅助分类模型,可有效提取的辅助诊断信息,提高伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌的诊断率.
关键词：伴结石肾积水肾细胞癌影像组学CT、特征选择支持向量机
资助基金：国家自然科学基金(U1708261)国家自然科学基金(81701690)国家自然科学基金(61571214)国家自然科学基金(61701217)广州市科技计划(CT201510010039)广州市科技计划(201705030009)广东省应用型科技研发专项(2015B020233008)广东省自然科学基金(2015A030313271)
论文发表日期：2019-05-02
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 547-553 )
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