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人工智能在影像学诊断儿童发育性髋关节发育不良中的研究进展
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作者 罗皓月 陈欣 +4 位作者 司佳珺 黎君 王依冉 李欣然 何玲 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第1期160-163,共4页
发育性髋关节发育不良(DDH)好发于儿童,延误诊断可致严重并发症并影响长期预后。人工智能(AI)在医学图像中的应用有助于定量个体化影像学数据、减少人工分析所致偏差,以早期精准化诊断儿童DDH。本文就AI用于影像学诊断儿童DDH研究进展... 发育性髋关节发育不良(DDH)好发于儿童,延误诊断可致严重并发症并影响长期预后。人工智能(AI)在医学图像中的应用有助于定量个体化影像学数据、减少人工分析所致偏差,以早期精准化诊断儿童DDH。本文就AI用于影像学诊断儿童DDH研究进展进行综述。 展开更多
关键词 发育性髋关节发育不良 儿童 诊断显像 人工智能
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心脏MR平扫电影图像的影像组学特征对肥厚型心肌病患者延迟强化的预测价值 被引量：2
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作者 张洪博 赵蕾 +5 位作者 王浩入 鹿冠玉 张臣 谢国喜 鲁娜 马晓海 《中华放射学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1231-1238,共8页
目的探讨基于心脏磁共振(CMR)平扫电影图像的影像组学特征在预测肥厚型心肌病(HCM)患者延迟强化(LGE)中的价值。方法回顾性分析2017年5月至2021年8月于北京安贞医院行CMR检查诊断明确的HCM患者共300例,采用随机分层抽样方法按7∶3比例... 目的探讨基于心脏磁共振(CMR)平扫电影图像的影像组学特征在预测肥厚型心肌病(HCM)患者延迟强化(LGE)中的价值。方法回顾性分析2017年5月至2021年8月于北京安贞医院行CMR检查诊断明确的HCM患者共300例,采用随机分层抽样方法按7∶3比例将数据分为训练集和测试集。随后,纳入2022年1月至2023年5月于北京安贞医院行CMR检查诊断明确的HCM患者共89例用于外部验证。CVI 42软件被用于获取患者心功能参数,组内相关系数、Pearson相关系数及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归被用于筛选影像组学特征。最后,使用LASSO回归和3种机器学习算法,包括支持向量机、线性判别分析及朴素贝叶斯构建LGE预测模型。模型效果使用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评价。结果基于CMR图像提取出1409个特征,经过LASSO筛选后保留了19个特征构建组学标签。尽管4种方法在验证集中预测LGE的能力差异无统计学意义,但LASSO回归的稳定性和综合预测性能相对较好,其AUC在训练集中为0.795(95%CI 0.735~0.855),在测试集中为0.765(95%CI 0.668~0.862),在外部验证集中为0.721(95%CI 0.598~0.845)。结论基于CMR平扫电影图像提取的影像组学特征可用于预测HCM患者的LGE,LASSO回归更被推荐用于模型构建。 展开更多
关键词 心肌病 肥厚性 磁共振成像 影像组学 延迟强化
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