【摘 要】
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目的:原发性肝癌（primary liver cancer,PLC）不同病理亚型的术前鉴别诊断对治疗决策至关重要。我们旨在建立基于超声的影像组学模型用于术前预测不同病理亚型的PLC。方法:回顾性分析668例PLC患者的二维超声图像,其中531例肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者,89例为肝内胆管细胞癌（intrahepatic cholangiocarcino
【基金项目】
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项目名称:基于影像-转录组学对肝癌射频消融疗效精准,项目合同编号:2020GXNSFDA238005,项目来源:广西自然科学基金委员会,项目起止时间:2020.10-2024.09； 项目名称:基于多模态超声的肝癌人机协同智能决策体系研究,项目合同编号:No.2020045,项目来源:南宁市青秀区科学技术局,项目起止时间:2020.08-2023.08；
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目的:原发性肝癌（primary liver cancer,PLC）不同病理亚型的术前鉴别诊断对治疗决策至关重要。我们旨在建立基于超声的影像组学模型用于术前预测不同病理亚型的PLC。方法:回顾性分析668例PLC患者的二维超声图像,其中531例肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者,89例为肝内胆管细胞癌（intrahepatic cholangiocarcinoma,ICC）患者,48例为混合型肝癌（combined hepatocellular–cholangiocarcinoma,c HCC-ICC）患者。使用ITK-SNAP软件在图像的最大成像切面上手动描绘确定肿瘤边界,使用Intelligence Foundry软件（GE Healthcare,1.3版）从获得的肿瘤兴趣区（region of interest,ROI）中自动提取5234个高通量影像组学特征,并计算Spearman相关系数,分别以0.95（HCC-vs-非HCC组）和0.75（ICC-vs-c HCC-ICC组）为阈值去除高相关性特征。在训练队列中联合不同的降维技术和机器学习方法确定重要影像组学特征并得到影像组学评分。应用Logistic回归分析,建立包含影像组学特征和其他独立预测因素的综合影像组学模型。模型的性能在独立的验证队列中进行了测试。影像组学模型的综合能力可通过受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve,AUC）来评价。结果:在HCC-vs-非HCC中应用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归算法进行特征降维,使用Logistic回归进行建模,建立HCC-vs-非HCC影像组学评分（由16个特征组成）。在ICC-vs-c HCC-ICC中采用随机森林方法进行特征降维,应用Logistic回归进行建模,建立ICC-vs-c HCC-ICC影像组学评分（由19个特征组成）。影像组学评分在区别不同病理类型PLC方面的总体表现尚可,在HCC-vs-非HCC组中影像组学评分的AUC值为0.854（训练队列）和0.775（验证队列）,在ICC-vs-c HCC-ICC组中影像组学评分的AUC值为0.920（训练队列）和0.728（验证队列）。多因素Logistic回归分析显示,HCC-vs-非HCC影像组学模型中,联合影像组学评分、性别、乙肝、AFP、CA199、Ki67对HCC与非HCC的鉴别在训练队列和验证队列AUC分别为0.929和0.791。ICC-vs-c HCC-ICC影像组学模型中,影像组学评分联合AFP对ICC与c HCC-ICC的鉴别在训练队列和验证队列AUC分别为0.947和0.733。结论:超声影像组学评分联合临床危险因素相结合构建的影像组学模型可以帮助区分PLC的病理学亚型。
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目的本研究计算了单侧大脑中动脉闭塞（Middle Cerebral Artery Occlusion,MCAO）患者及对照组患者双侧大脑后动脉（Posterior Cerebral Artery,PCA）及基底动脉（Basilar Artery,BA）的曲折度,并研究其与丘脑远隔损害的关系。方法回顾性收集2015年2月-2021年4月在广西医科大学第一附属医院就诊的MCAO的患者。磁共振证实为单侧
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