17-year-patient与克罗恩病。最大轴向t2加权SSFSE图像显示终端不(上)和(下)四个ROI分割。(绿色= whole-bowel ROI;黄色= bowel-core ROI;红色=全脂ROI;橙色= fat-core ROI。)
2023年8月2日一个公认的手稿发表在《美国放射学杂志》(杂志)发现部署radiomic-based模型与t2加权MRI数据可以提高诊断准确性小儿克罗恩病(CD)。
指出ileal-wall radiomic特性是强烈的CD和预测模型性能改善与临床数据合奏时——“radiomic机器学习模型预测CD诊断与更好的性能比两三个专家放射科医生,“通讯作者和杂志儿科成像部分编辑写道乔纳森·r .全身心医学博士、硕士。
这些et al手稿确认病人enterography先生(绝笔)因涉嫌回肠CD-enrolling参与者与新诊断回肠CD或作为健康对照组从2018年12月到2021年10月。使用轴向t2加权图像SSFSE一个放射科医师选择两片显示最大的末端回肠壁增厚。四roi被分割,从每个radiomic特征提取,支持向量机模型训练目录的存在回肠CD。三个训练小儿腹部放射学家独立分类上的回肠CD SSFSE图像,与临床诊断后积极的内窥镜检查和活检作为参考标准。
最终,表现最好的radiomic-only模型这杂志接受的手稿用一个圆形的肠壁ROI区域最末端回肠的增厚,AUC的0.95和89.6%的准确性。合奏这radiomic-only模型clinical-only模型实现了AUC的0.98和93.5%的准确性。与此同时,三个专业放射科医生实现精度为83.7%,86.7%,88.1%。
更多信息:www.arrs.org
2023年8月14日
