南方医科大学学报 ›› 2019, Vol. 39 ›› Issue (05): 547-.doi: 10.12122/j.issn.1673-4254.2019.05.08
张航,李清,李淑龙,马建华,黄静
摘要: 目的利用有监督的机器学习方法探讨影像组学分析在鉴别伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌中的应用。方法回顾性分 析经病理确诊的66例伴结石肾积水患者的腹部CT扫描,其中31例伴发肾细胞癌。对每位患者的三维肿瘤区域提取18个非纹 理特征和344个纹理特征,并应用无限特征选择技术(InfFS)结合支持向量机分类器的方法(SVM)进行特征选择。最后将最佳 特征子集训练SVM分类器并对伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌进行预测。结果12个纹理特征入选最佳特征子集,且SVMInfFS 对伴结石肾积水是否伴发肾肿瘤的预测结果如下:感受曲线下面积、准确率、敏感性、特异性、假阳性和假阴性分别为 0.907、81.0%、70.0%、90.9%、9.1%和30.0%。临床医生以分类结果作为辅助信息进行诊断的结果如下:准确率、敏感性、特异 性、假阳性和假阴性分别为90.5%、80.0%、100%、0.00%、20.0%。结论基于有监督机器学习的计算机辅助分类模型,可有效提 取的辅助诊断信息,提高伴结石肾积水是否伴发肾细胞癌的诊断率。