【摘 要】
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目的:开发和评估基于T2加权成像与不同机器学习算法结合的预测模型,探究基于MR影像组学对HAE活性评价的价值。资料与方法:纳入136例回顾性肝泡型包虫病患者（平均年龄39岁;年龄范围12-68岁）,所有研究对象术前均分别行MRI和PET-CT检查,以PET-CT作为金标准,其中有活性90例,无活性46例。在T2WI手动逐层勾画病灶VOI,提取获得相应的定量影像组学特性,通过合成少数类过采样（smo
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目的:开发和评估基于T2加权成像与不同机器学习算法结合的预测模型,探究基于MR影像组学对HAE活性评价的价值。资料与方法:纳入136例回顾性肝泡型包虫病患者（平均年龄39岁;年龄范围12-68岁）,所有研究对象术前均分别行MRI和PET-CT检查,以PET-CT作为金标准,其中有活性90例,无活性46例。在T2WI手动逐层勾画病灶VOI,提取获得相应的定量影像组学特性,通过合成少数类过采样（smote）平衡类别中的患者数量,同时,为降低模型冗余度,特征归一化后,使用降维方式-LASSO进行特征筛选,并通过特征相关性系数排列最终筛选出10个最优特征,采用五折交叉验证训练3种机器学习分类器,主要为LR、MLP以及SVM,基于分析结果对病灶生物学活性进行评价。分类器的性能主要通过ROC曲线（AUC）下的面积和准确率、敏感性、特异性来评价和对比。结果:从每一个VOI中均提取1409个特征,基于每一折中筛选出的10个最优特征与LR、MLP、SVM3种算法进行组合,进而构建HAE活性预测模型。以上3种机器学习分类器均表现出良好的预测性能（测试集上5折AUC均值均超过0.80）,其中MLP预测结果最优（AUC=0.830±0.053、ACC=0.817,灵敏度=0.822,特异度=0.811）。结论:基于T2加权成像定量特征与机器学习相结合的影像组学方法可以较准确的评价HAE活性,这个发现可能为改善治疗方案提供了一个新的决策依据。
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