【摘 要】
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目的:帕金森病（Parkinson’s Disease,PD）与多系统萎缩（Multiple System Atrophy,MSA）临床表现复杂多样且多有重叠,临床易误诊。本研究采用影像组学结合机器学习方法,探究基于磁敏感加权成像（Susceptibility weighted imaging,SWI）序列的壳核及黑质的影像组学特征结合机器学习模型能否有效鉴别PD与MSA。方法:连续收集满足纳入排
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目的:帕金森病（Parkinson’s Disease,PD）与多系统萎缩（Multiple System Atrophy,MSA）临床表现复杂多样且多有重叠,临床易误诊。本研究采用影像组学结合机器学习方法,探究基于磁敏感加权成像（Susceptibility weighted imaging,SWI）序列的壳核及黑质的影像组学特征结合机器学习模型能否有效鉴别PD与MSA。方法:连续收集满足纳入排除标准的70例PD患者和70例MSA患者的图像及临床资料,随机将受试者分配到训练集（80%）和测试集（20%）。分别提取SWI图像中壳核与黑质的影像组学特征,使用t检验及最小绝对收缩和选择操作算法对训练集特征进行降维处理后,使用基于径向基函数的支持向量机算法训练分类模型以执行PD和MSA分类。最终构建了4个分类模型,分别为壳核模型、黑质模型、壳核+黑质组成的组学结合模型以及壳核+黑质+病程组成的联合模型。采用训练集及测试集的受试者工作特征曲线和相应的曲线下面积（Area Under Curve,AUC）对模型分类性能进行评估。结果:基于壳核的影像组学特征训练的机器学习模型分类效能高于黑质模型,训练集的AUC为0.907,测试集的AUC为0.862。将黑质与壳核的影像组学特征结合后,构建的结合模型展现了更高的分类效能,训练集的AUC为0.952,测试集的AUC为0.913。将临床数据中具有统计学差异的病程作为临床特征与影像组学特征结合后,联合模型的分类效能获得了进一步的提升,训练集的AUC为0.956,测试集的AUC为0.939。结论:基于SWI序列的壳核及黑质的影像组学特征结合机器学习方法对PD及MSA的鉴别诊断具有可行性,可作为临床鉴别诊断的依据。
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