目的探討磁共振T2WI的影像組學在前列腺癌預測中的價值,以期為臨床應用提供依據(jù)。方法收集2015年6月-2019年8月經(jīng)病理證實的122例前列腺癌及前列腺增生患者,應用MaZda軟件對每例患者T2WI圖像進行預處理并提取紋理特征參數(shù),采用Fisher系數(shù)、分類錯誤概率與平均相關(guān)系數(shù)（Classification error probability and average correlation coefficients, POE+ACC）及互信息（Mutual information, MI）各篩選10個最具鑒別意義的紋理參數(shù)。原始數(shù)據(jù)分析（Raw data analysis, RDA）、主成分分析（Principal component analysis, PCA）、線性判別分析（Linear discriminant analysis, LDA）及非線性判別分析（Nonlinear discriminant analysis, NDA）計算每種降維方法的準確率、敏感度等,并分析各紋理參數(shù)后處理方式間的差異。結(jié)果在Fisher、POE+ACC及MI降維方法中,Horzl_G<... 

【文章來源】：航空航天醫(yī)學雜志. 2020,31(03)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 資料與方法
    1.1 一般資料
    1.2 方法
    1.3 紋理分析
    1.4 紋理特征提取、降維
    1.5 紋理特征判別分析
    1.6 統(tǒng)計學方法
2 結(jié)果
    2.1 前列腺癌與前列腺增生的T2WI影像學表現(xiàn)
    2.2 不同降維方法選擇最佳紋理特征參數(shù)
    2.3 紋理特征參數(shù)在前列腺癌與前列腺增生中的診斷效能
    2.4 不同降維后處理方法預測效能的比較
3 討論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]影像組學在乳腺癌中應用研究進展[J]. 唐澤慧,高喜璨,宋宏萍.  中華實用診斷與治療雜志. 2019(12)

碩士論文
[1]Bp-MRI 3D紋理分析對高級別前列腺癌診斷及評估的初探[D]. 張仕慧.遵義醫(yī)學院 2018
[2]MR-T2WI紋理分析在前列腺癌診斷中初步應用[D]. 許崗.蘇州大學 2017



本文編號：3317851