基于MRI影像组学预测肝泡型包虫病边缘微血管侵犯

作者：樊霞; 王健; 夏雨薇; 刘文亚^*

来源：中国医学影像技术, 2021, 37(12): 1849-1853.

DOI：10.13929/j.issn.1003-3289.2021.12.021

• 肝疾病,寄生虫性
• 棘球蚴病,肝
• 磁共振成像
• 影像组学

目的评估基于MR T2WI影像组学模型预测肝泡型包虫病(HAE)病灶边缘微血管侵犯的价值。方法回顾性分析89例经术后病理证实的HAE患者,其中32例病灶边缘存在微血管侵犯、57例无侵犯。提取病灶MR T2WI影像组学特征,以方差阈值法和单变量选择法筛选最优特征,以随机森林(RF)、极限梯度增强树(XGBoost)和逻辑回归(LR)三种分类器构建预测HAE病灶边缘微血管侵犯的机器学习(ML)模型。按8∶2比例将患者分为训练集(n=70)和测试集(n=19),验证模型的预测效能;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算其曲线下面积(AUC)。结果共提取1 409个影像组学特征,经特征降维选出7个最优影像组学特征,并以之构建模型。ROC曲线显示,XGBoost模型在训练集及测试集中的AUC分别为0.96和0.89。结论基于MR T2WI影像组学XGBoost模型可有效预测HAE病灶边缘微血管侵犯。

• 单位
  新疆医科大学第一附属医院