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目的 基于治疗前临床和扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)影像组学特征构建机器学习模型,以期在机械取栓治疗前预测急性脑卒中无效再通的风险.方法 选取接受机械取栓治疗并达到完全再通(mTICI:2b～3级)的急性脑卒中患者147 例.根据3 个月mRS评分将患者分为有效再通组(mRS评分:0～2 分)和无效再通组(mRS评分:3～6 分).从DWI图像中提取1130 个影像组学特征并应用最小绝对收缩与选择算子算法筛选特征.应用支持向量机(support vector machine,SVM)构建并比较临床模型、影像组学模型和临床-影像组学模型效能,并选择最优模型构建急性脑卒中无效再通列线图预测模型.结果 临床-影像组学模型在训练集中预测急性脑卒中无效再通的AUC为 0.925,敏感度和特异度分别为100
作者：魏水国；杨帆；马跃虎；陈国中；彭明洋
来源：医学影像学杂志 2023 年 33卷 11期
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