基于深度学习的肝癌经动脉化疗栓塞术后复发预测模型的应用分析
王昱棋1
刘强2
苏美霞2
1.山东省青岛市市立医院放射科 山东 青岛 2660712.山东第一医科大学附属省立医院医学影像科 山东 济南 250021
摘要：目的 利用MRI建立人工智能(AI)模型,评价该模型对肝细胞肝癌(HCC)患者在经动脉化疗栓塞术(TACE)后是否发生肝内转移方面的预测价值.方法 选取接受TACE治疗的HCC患者 161 例,分为未发生转移组 79 例、肝内转移组 82 例.标记上述患者术前MRI图像,并建立AI预测模型,评价模型预测准确率.筛选患者临床及影像学变量特征共 13 个,判断影响患者接受TACE治疗后是否发生肝内转移的临床因素.结果 单因素分析显示年龄、有无肝炎、肿瘤个数及肿瘤大小为术后肝内转移发生的危险因素(P均<0.05),多因素Cox生存回归分析显示肿瘤大小(≤5 cm或>5 cm)是预测肝内转移发生的独立危险因素.10 折交叉验证计算AI预测模型的平均正确率为(68.97±8.18)%(95%CI 0.659～0.841).结论 AI模型可以有效预测接受TACE治疗后的HCC高危复发患者,这些患者在治疗出院后应密切随访并指导临床及时调整治疗方式.
关键词：肝癌深度学习人工智能经动脉化疗栓塞术
分类号：R735.7(消化系肿瘤)R815(放射医学)
资助基金：山东省医药卫生科技发展计划项目(202009010462)
论文发表日期：2024-10-28
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：4( 71-74 )
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