CT纹理特征预测肝癌微波消融术后局部复发分析
郑宇
郭子义
锦州医科大学附属第一医院, 辽宁 锦州121000
摘要：目的 应用肝门静脉期增强CT的纹理特征预测肝癌微波消融术后局部复发.方法 回顾性分析2016—2021年CT引导肝肿瘤微波消融术治疗肝肿瘤患者146例,收集肝门静脉期增强CT图像,以病灶为中心选取3～5个连续层面,共获得528个可分析样本,以复发与否分组(225个无复发和303个存在复发).应用Pyradiomics(版本2.1.2)提取828个纹理特征,使用Pycaret软件包进行机器学习(machine learning,ML)分类模型预测.判断指标为AUC(area under curve,AVC)值.结果 759个纹理特征具有可重复性(ICC>0.9),使用Extra Trees、Cat Boost、Gradient Boosting 3种ML分类模型的方法,获得特征预测AUC值分别为0.85、0.88、0.89(P<0.05).结论 基于ML的CT纹理分析可能是预测肝癌肿瘤消融术后局部复发状态的可行方法.
关键词：肝癌肿瘤消融纹理分析机器学习
分类号：R445.6(诊断学)
资助基金：辽宁省教育厅科学技术研究项目(JYTFUDF201758)
论文发表日期：2022-02-28
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：5( 65-69 )
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