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目的 探讨基于磁共振T2WI的影像组学模型在产前预测胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum disorders,PAS)及其亚型的应用价值.材料与方法 回顾性分析了 2018年1月至2023年1月在北京妇产医院住院分娩的193例单胎妊娠孕妇数据,其中PAS 134例,非PAS 59例,所有患者根据同一分型的总数按2∶1的比例随机划分为训练集和测试集.在T2WI序列图像提取影像组学特征,Pearson相关系数和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归用于特征筛选,基于筛选后的特征构建PAS预测模型.然后,计算便于临床应用的影像组学评分评估PAS分型,使用单因素分析与多因素分析进一步分析其他潜在的临床危险因素,包括年龄、孕周、此前孕次、此前产次、此前剖宫产次数、胎盘问题(前置胎盘)和既往子宫手术史,选择临床主要风险因素建立基于影像组学评分和临床特征的临床-影像组学模型并绘制诺莫图.通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型的预测性能,采用DeLong检验比较模型间的预测效能,校准曲线用于评估预测模型的校准程度,决策曲线用于评估预测模型临床价值.结果 在T2WI序列图像上提取了 806个影像组学特征,经过Pearson相关

作者:邹锦莉;胡振远;王新莲;王克扬;魏炜;解立志;梁宇霆

来源:磁共振成像 2024 年 15卷 1期

知识库介绍

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作者:
邹锦莉;胡振远;王新莲;王克扬;魏炜;解立志;梁宇霆
来源:
磁共振成像 2024 年 15卷 1期
标签:
胎盘疾病 胎盘植入性疾病 产前诊断 影像组学 磁共振成像 placental diseases placenta accreta spectrum disorders prenatal diagnosis radiomics magnetic resonance imaging
目的 探讨基于磁共振T2WI的影像组学模型在产前预测胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum disorders,PAS)及其亚型的应用价值.材料与方法 回顾性分析了 2018年1月至2023年1月在北京妇产医院住院分娩的193例单胎妊娠孕妇数据,其中PAS 134例,非PAS 59例,所有患者根据同一分型的总数按2∶1的比例随机划分为训练集和测试集.在T2WI序列图像提取影像组学特征,Pearson相关系数和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归用于特征筛选,基于筛选后的特征构建PAS预测模型.然后,计算便于临床应用的影像组学评分评估PAS分型,使用单因素分析与多因素分析进一步分析其他潜在的临床危险因素,包括年龄、孕周、此前孕次、此前产次、此前剖宫产次数、胎盘问题(前置胎盘)和既往子宫手术史,选择临床主要风险因素建立基于影像组学评分和临床特征的临床-影像组学模型并绘制诺莫图.通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型的预测性能,采用DeLong检验比较模型间的预测效能,校准曲线用于评估预测模型的校准程度,决策曲线用于评估预测模型临床价值.结果 在T2WI序列图像上提取了 806个影像组学特征,经过Pearson相关

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