[1]孙跃军,白洪林,王 栋,等.术前T2磁共振影像组学在预测介入治疗大肝癌近期疗效的研究 [J].介入放射学杂志,2019,28(11):1036-1041.
　SUN Yuejun,BAI Honglin,WANG Dong,et al.Preoperative T2 MRI radiomics signature in predicting the short- term efficacy of interventional therapy for large HCC： a clinical study[J].journal interventional radiology,2019,28(11):1036-1041.
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术前T2磁共振影像组学在预测介入治疗大肝癌近期疗效的研究
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《介入放射学杂志》[ISSN:1008-794X/CN:31-1796/R]

卷:
28
期数:
2019年11期
页码:
1036-1041
栏目:
肿瘤介入
出版日期:
2019-11-25

文章信息/Info

Title:
Preoperative T2 MRI radiomics signature in predicting the short- term efficacy of interventional therapy for large HCC： a clinical study
作者:
孙跃军;  白洪林;  王 栋;  冉 昭;  徐李刚;  钱 晟;  杨国威;  张 巍;  王建华;  高 欣;  刘 嵘
Author(s):
SUN Yuejun;  BAI Honglin;  WANG Dong;  RAN Zhao;  XU Ligang;  QIAN Sheng;  YANG Guowei;  ZHANG Wei;  WANG Jianhua;  GAO Xin;  LIU Rong.
Department of Interventional Radiology， Affiliated Zhongshan Hospital， Fudan University， Shanghai 200032， China
关键词:
【关键词】 大肝癌;  介入治疗;  疗效预测;  T2磁共振影像组学
文献标志码:
A
摘要:
【摘要】 目的 探讨基于介入术前MR的影像组学对肝癌6个月内介入治疗局部反应的预测价值。方法 回顾性分析70例接受介入治疗的大肝癌患者，术前1周内行MRI检查，术后1～ 2个月、半年随访多功能MRI，按照mRECIST标准对介入术后6个月肿瘤局部控制率进行评估，利用MITK软件在T2图像上进行勾画肿瘤区域，提取影像组学特征，利用Pearson相关系数剔除冗余特征，利用mRMR特征排序方法筛选得到组学标签。采用留一法划分样本，与LASSO分类器共同构建大肝癌介入治疗后6个月进展预测模型。计算模型的受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC），评估模型的预测能力。结果 70例患者6个月后随访52例病灶未进展（N- PD），18例进展（PD），两组术前T2- MRI的Wavelet- HHH firstorder Mean等3个的影像组学参数有统计学差异（P＜0.05），以这些差异性影像组学特征所建的模型具有一定的预测能力（AUC=0.657，ACC=0.714，SEN=0.588，SPE=0.755）。结论 基于MRI组学特征能对接受介入治疗的大肝癌进行近期进展风险预测，可在TACE术前筛选进展危险性高的患者，为其提早采取联合治疗提供个体化建议。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
（收稿日期：２０１9-０5-０1）
（本文编辑：俞瑞纲）
更新日期/Last Update: 2019-11-18