【摘 要】
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本文基于影像组学预测胰腺囊性肿瘤(PCN)的Ki67分子标记物表达情况。首先手动分割患者术前多排螺旋断层扫描(MDCT)图像中的肿瘤区域,然后根据肿瘤特点设计并提取409个高通量
【机 构】
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复旦大学电子工程系; 上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室; 复旦大学附属华山医院胰腺外科;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771143,81772566);上海市科委“科技创新行动计划”(18511102904)
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本文基于影像组学预测胰腺囊性肿瘤(PCN)的Ki67分子标记物表达情况。首先手动分割患者术前多排螺旋断层扫描(MDCT)图像中的肿瘤区域,然后根据肿瘤特点设计并提取409个高通量特征,再利用最小化的绝对收缩与选择算子(LASSO)回归模型进行多因素分析筛选特征,最后将筛选后的特征输入支持向量机(SVM)实现分类判别。通过重复200次LASSO筛选,记录每次被选择的特征,并将特征按照被选择的次数从高到低排序。使用十折交叉验证的SVM,测试不同的特征数量下的分类效果,重复200次并将结果取平均值以降低误差。实验结果表明,被选择次数最多的前20个特征构成最优特征子集,预测的AUC达到91.54%,准确率达到85.29%,敏感度为81.88%,特异性为86.75%。实验结果证明了通过影像组学方法预测Ki67分子标记物的可行性。
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