【佳學(xué)基因檢測(cè)】基因檢測(cè)如何促進(jìn)影像診斷技術(shù)與學(xué)科的發(fā)展
基因檢測(cè)與現(xiàn)代影響像學(xué)結(jié)合項(xiàng)目的研究目的:
建立具有普遍應(yīng)用價(jià)值的人工智能模型,用于通過影像學(xué)分析評(píng)估病人是否存在基因檢測(cè)靶點(diǎn)EGFR的突變,對(duì)非小細(xì)胞肺癌患者表皮生長因子受體(EGFR)突變狀態(tài)進(jìn)行分類。利用這一模型與病人的基因檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn) 證,檢測(cè)模型有效性。
基因檢測(cè)與現(xiàn)代影像學(xué)智能結(jié)合可能性的研究方法:
研究采用由四個(gè)癌癥中心的的供346名患者的數(shù)據(jù)。其中296名的數(shù)據(jù)用于算法訓(xùn)練, 其中50名用于算法結(jié)果驗(yàn)證。肺癌《人體基因序列變化與影像特征》研究組使用IBEX從CT圖像中提取1085個(gè)特征,用對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記。使用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)、假設(shè)檢驗(yàn)和最小先進(jìn)收縮和選擇算子篩選特征。采用Logistic回歸(LR)、決策樹(DT)、隨機(jī)森林(RF)和支持向量機(jī)(SVM)建立分類的放射組學(xué)模型。使用以下指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估:曲線下面積(AUC)、校準(zhǔn)曲線(CAL)、決策曲線分析(DCA)、一致性指數(shù)(C指數(shù))和Brier評(píng)分。
基因檢測(cè)與CT影像深度智能結(jié)合研究的結(jié)果:
選擇16個(gè)特征,并使用Logistic回歸、決策樹、隨機(jī)森林和支持向量機(jī)建立模型。在訓(xùn)練隊(duì)列中,AUC分別為.723、.842、.995和.883;在驗(yàn)證隊(duì)列中,AUC分別為.658 .0567, . 88和.765。具有最佳AUC的RF模型,其CAL、C指數(shù)(訓(xùn)練隊(duì)列=0.998;驗(yàn)證隊(duì)列=0.883)和Brier評(píng)分(訓(xùn)練隊(duì)列=0.007;驗(yàn)證隊(duì)列=0.137)顯示出令人滿意的預(yù)測(cè)正確性;DCA結(jié)果表明,該模型具有較好的臨床應(yīng)用價(jià)值。
基因檢測(cè)與CT影像學(xué)診斷方法的相互促進(jìn):
基于CT圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可用于評(píng)估非小細(xì)胞肺癌患者的EGFR基因檢測(cè)得到的基因突狀態(tài),RF模型優(yōu)于LR、DT和SVM。
基因檢測(cè)與傳統(tǒng)影像技術(shù)結(jié)合關(guān)鍵詞:
計(jì)算機(jī)斷層掃描;表皮生長因子受體;機(jī)器學(xué)習(xí);非小細(xì)胞肺癌;放射組學(xué)
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