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目的:通过人工分割标注腹部增强CT门脉期图像中的肝、脾和门静脉主干结构,从中提取影像组学特征,并联合临床指标构建预测乙肝肝硬化患者门脉压力的模型。方法:回顾性纳入2016年1月至2020年5月于复旦大学附属中山医院就诊,行经颈静脉肝静脉压力梯度(HVPG)测定和腹部增强CT检查的乙肝肝硬化门脉高压患者。使用ITK-SNAP 3.8软件对门静脉期肝脏、脾脏和肝门静脉主干全层进行人工勾画标注。使用Python编程提取这3个部位的影像组学特征,建立HVPG预测模型。结果:共纳入171例患者。年龄(51.1±10.3)岁,其中男134例(78.4

作者:谭钦天;周锟;艾英杰;姜思雨;于泽宽;吴玲;黄晓铨;陈世耀

来源:中国医师杂志 2022 年 24卷 5期

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作者:
谭钦天;周锟;艾英杰;姜思雨;于泽宽;吴玲;黄晓铨;陈世耀
来源:
中国医师杂志 2022 年 24卷 5期
标签:
乙型肝炎 肝硬化 门静脉压 肝静脉压力梯度 预测模型 Hepatitis B Liver cirrhosis Portal pressure Hepatic venous pressure gradient Prediction model
目的:通过人工分割标注腹部增强CT门脉期图像中的肝、脾和门静脉主干结构,从中提取影像组学特征,并联合临床指标构建预测乙肝肝硬化患者门脉压力的模型。方法:回顾性纳入2016年1月至2020年5月于复旦大学附属中山医院就诊,行经颈静脉肝静脉压力梯度(HVPG)测定和腹部增强CT检查的乙肝肝硬化门脉高压患者。使用ITK-SNAP 3.8软件对门静脉期肝脏、脾脏和肝门静脉主干全层进行人工勾画标注。使用Python编程提取这3个部位的影像组学特征,建立HVPG预测模型。结果:共纳入171例患者。年龄(51.1±10.3)岁,其中男134例(78.4

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