定位CT影像组学联合患侧肺剂量学参数对乳腺癌放疗患者放射性肺炎发生的预测价值OACSTPCD
目的探讨基于机器学习算法的放射性肺炎(RP)预测模型的构建及价值。方法回顾性分析2019年8月至2022年9月于该院接受放疗并定期随访的77例乳腺癌患者的临床资料。在定位CT上勾画患侧肺作为感兴趣区域并提取影像组学特征,同时提取患侧肺剂量学参数。经过特征筛选后,将患者按7∶3分为训练集和测试集,提取定位CT影像组学特征并联合患侧肺剂量学参数,使用随机梯度下降(SGD)算法建立模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)和决策曲线分…查看全部>>
高彩云;梅长文;宫尚明;王丽丽;王玮
宣城市人民医院医学影像科,安徽宣城242000宣城市人民医院放疗科,安徽宣城242000宣城市人民医院放疗科,安徽宣城242000宣城市人民医院医学影像科,安徽宣城242000宣城市人民医院放疗科,安徽宣城242000
临床医学
乳腺癌放射治疗放射性肺炎影像组学预测模型
《重庆医学》 2024 (12)
P.1834-1838,1843,6
安徽省宣城市卫生健康科研项目(XCWJ2022070)。
评论