换一批基于DR放射组学预测Ⅰ-Ⅱ期股骨头缺血性坏死的初步研究
Preliminary Study on Prediction of Stage Ⅰ-Ⅱ Osteonecrosis of the Femoral Head Based on Digital Radiography Radiomics
摘要目的 通过基于髋关节数字化X射线摄影(Digital Radiography,DR)的放射组学诺莫图预测Ⅰ-Ⅱ期股骨头缺血性坏死(Osteonecrosis of the Femoral Head,ONFH),拓展常规DR在Ⅰ-Ⅱ期ONFH评估中的应用范围.方法 选取61例ONFH患者和24例健康志愿者为研究对象,所有患者和健康志愿者均接受髋关节的DR和MRI扫描.从DR图像人工标注的感兴趣区域中提取1409个放射组学特征,采用最小绝对收缩选择算子回归法进行特征选择,构建多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)2种机器学习分类模型进行ONFH检测.结合放射组学评分和独立人口统计学数据,通过逻辑回归分析建立放射组学诺莫图,并通过受试者工作特征曲线及其曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)、准确度、特异性和敏感度等指标评估所有模型诊断性能.结果 将所有研究对象随机分为训练集(n=58)和验证集(n=27).在验证集中,MLP和SVM放射组学模型的AUC分别为0.980和0.954,放射组学诺莫图的AUC为0.981.结论 基于DR放射组学特征的机器学习有助于筛查Ⅰ-Ⅱ 期ONFH的高危人群.
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关键词
股骨头缺血性坏死DR放射组学机器学习诺莫图多层感知器支持向量机osteonecrosis of the femoral headdigital radiography(DR)radiomicsmachine learningNomotumultilayer perceptron(MLP)support vector machine(SVM)
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.20241272
发布时间
2025-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
新疆维吾尔自治区自然科学基金（2022D01C09）
新疆维吾尔自治区科技支疆项目（2019E0286）
:喀什地区第一人民医院珠江学者
天山英才合作专家工作室创新团队计划项目（KDYY202021）
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