基于海马亚区放射组学特征的颞叶癫痫分类

作者：杨春兰; 张文秀; 李志梅; 任洁钏^*

来源：北京工业大学学报, 2023, 49(05): 566-576.

• 颞叶癫痫(TLE)
• 结构磁共振成像(sMRI)
• 海马亚区
• 放射组学
• 支持向量机(SVM)
• 分类

研究海马亚区的放射组学特征是否可以作为诊断颞叶癫痫(temporal lobe epilepsy, TLE)患者的生物学标志物，并探索某些放射组学特征在分类中的重要性.实验纳入23例TLE患者和30例健康对照(healthy controls, HCs),对所有受试者进行结构磁共振成像(structural magnetic resonance imaging, sMRI)扫描，利用Freesurfer 7.2软件自动分割出海马亚区，3D slicer软件提取出每个亚区的放射组学特征，经过特征选择后采用支持向量机(support vector machine, SVM)对TLE组和HCs组进行分类.左侧海马体部齿状回颗粒细胞层(GC＿ML＿DG-body)的分类准确度最高，为79.25%;右侧海马头部的分子层(Molecular＿layer＿HP-head)的分类准确度最高，为79.25%.影响分类结果的重要特征中，二阶特征居多，其次是一阶特征和形状特征.海马亚区的放射组学特征有望作为生物学标志物识别颞叶癫痫，其中二阶特征是用于颞叶癫痫分类的重要特征.

• 单位
  首都医科大学附属北京天坛医院; 北京工业大学