文档名：影像组学在乳腺病灶良恶性鉴别中的应用
摘要：为探究影像组学方法诊断乳腺病灶良恶性的能力,比较磁共振(MR:MagneticResonance)影像组学与传统MR诊断在良恶性乳腺疾病鉴别中的效能.回顾分析2019年1月-2022年1月在吉林大学第一医院放射科进行乳腺MR平扫及增强检查的患者,收集病理结果证实为良性或恶性的乳腺病灶共190例.MR影像组学方法通过建立逻辑回归模型实现诊断;传统MR诊断由一名副高级职称的影像科医生完成.结果显示测试集MR影像组学模型的灵敏度0.92,特异度0.83,曲线下面积(AUC:AreaUnderCurve)为0.92,以上数值均高于传统MR诊断的对应值,且差异具有统计学意义(P=0.00).MR影像组学的方法可以辅助诊断乳腺病灶的良恶性,且诊断效能优于传统MR诊断模式.
作者：郑冲 李明洋 兰文婧 刘香玉 包磊 纪铁凤Author：ZHENGChong LIMingyang LANWenjing LIUXiangyu BAOLei JITiefeng
作者单位：吉林大学第一医院放射线科,长春130021
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2023, 41(2)
分类号：TP319G642.0
关键词：MR影像组学 机器学习 乳腺病灶 乳腺癌
机标分类号：R737.9R445.1R581
在线出版日期：2023年6月19日
基金项目：吉林省医疗卫生人才专项基金资助项目影像组学在乳腺病灶良恶性鉴别中的应用[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2023, 41(2)郑冲 李明洋 兰文婧 刘香玉 包磊 纪铁凤为探究影像组学方法诊断乳腺病灶良恶性的能力,比较磁共振(MR:MagneticResonance)影像组学与传统MR诊断在良恶性乳腺疾病鉴别中的效能.回顾分析2019年1月-2022年1月在吉林大学第一医院放射科进行乳腺MR平扫及增强检查的...参考文献和引证文献
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