利用放射组学和临床数据诊断儿童克罗恩病
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2023-08-04 16:42:16
摘要 《伦琴学杂志》 ( AJR )上发表的一篇已接受的手稿发现，利用 T2 加权 MRI 数据部署基于放射组学的模型可以提高儿科克罗恩病 (CD) ...
《伦琴学杂志》 ( AJR )上发表的一篇已接受的手稿发现，利用 T2 加权 MRI 数据部署基于放射组学的模型可以提高儿科克罗恩病 (CD) 的诊断准确性。
注意到回肠壁放射组学特征强烈预测 CD，并且当与临床数据结合时模型性能得到改善，“放射组学机器学习模型预测 CD 诊断的性能比三名专家放射科医生中的两名更好，”通讯作者和 AJR Pediatric写道。影像部分编辑Jonathan R. Dillman，医学博士、理学硕士。
Dillman 等人的手稿确定了因疑似回肠 CD 接受 MR 小肠造影 (MRE) 的患者，招募了 2018 年 12 月至 2021 年 10 月新诊断回肠 CD 的参与者或作为健康对照。一位放射科医生使用轴向 T2 加权 SSFSE 图像选择两个显示最大末端回肠壁增厚的切片。然后对四个 ROI 进行分割，从每个 ROI 中提取放射组学特征，并训练支持向量机模型来对回肠 CD 的存在进行分类。三名接受过专科培训的儿科腹部放射科医生在 SSFSE 图像上独立对回肠 CD 的存在进行分类，并以阳性内窥镜检查和活检后的临床诊断作为参考标准。
最终，在这份AJR接受的手稿中，性能最佳的仅放射组学模型在最大回肠末端增厚区域使用了圆形肠壁 ROI，AUC 为 0.95，准确度为 89.6%。将这种仅放射组学模型与仅临床模型结合起来，AUC 为 0.98，准确度为 93.5%。与此同时，三位专业放射科医生的准确率分别为 83.7%、86.7% 和 88.1%。
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