基于CT影像组学的宫颈癌放疗放射性肠炎的预测分析

作者：张洪武; 杜德成

来源：实用妇科内分泌电子杂志, 2020, 7(29): 34-35.

DOI：10.16484/j.cnki.issn2095-8803.2020.29.022

• 宫颈癌
• 影像组学
• 放射性肠炎
• 相关特征

目的使用CT影像组学特征参数,建立机器学习预测模型,预测宫颈癌患者放射治疗后放射性肠炎发生率。方法回顾性分析2015年7月至2020年5月在内蒙古自治区肿瘤医院进行放射治疗的150例宫颈癌患者,由放疗医师对宫颈癌ROI进行手动勾画,其次,分别采用3Dslicer和Radiomics提取PTV的影像组学特征参数,使用T检验和Lasso检验对所提取特征参数进行筛选,选取11项影像组学特征,并将特征变量进行标准化和归一化。建立支持向量机、随机森林和线性回归机器学习模型对特征参数进行训练和测试,预测宫颈癌放射治疗患者的放射性肠炎发生率。结果使用影像组学特征参数预测放射性肠炎时,支持向量机、逻辑回归和随机森林的准确率分别为86.67%、80%、和93.33%。结论针对支持向量机和随机森林模型,使用影像组学特征参数,可有效提高对宫颈癌放疗后放射性肠炎预测评估的准确性。

• 单位
  内蒙古医科大学