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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘雨婷 魏东升 周婉宁 王涵[1] 包程公 黄子广 李涵[1] 齐佳杰 戴旭 赵宝英[2] 张哲[1,2]
机构地区:[1]辽宁中医药大学第一临床医学院,辽宁中医药大学中医脏象理论及应用教育部重点实验室,辽宁沈阳110847 [2]辽宁中医药大学附属医院,辽宁沈阳110033
出 处:《时珍国医国药》2025年第2期389-394,共6页Lishizhen Medicine and Materia Medica Research
基 金:国家中医药管理局青年岐黄学者支持项目(20201A2180);辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10300070)。
摘 要:目的使用影像组学构建冠心病痰瘀互结证辨识模型。方法收集行冠状动脉血管成像(CCTA)的冠心病患者112例,其中痰瘀互结证60例,心血瘀阻证52例,采用人工智能影像后处理平台分割患者冠状动脉周围脂肪组织(PCAT),提取影像组学特征,采用机器学习算法筛选特征并构建冠心病痰瘀互结证辨识模型,应用ROC曲线下面积对模型进行验证,评价影像组学特征辨识冠心病痰瘀互结证的效能。使用Spearman系数进行影像组学特征与冠脉定量影像学数据的相关性分析。结果共提取出102个PCAT影像组学特征,经过特征筛选,6个影像组学特征用于构建冠心病痰瘀互结证与心血瘀阻证的辨识模型。训练组和验证集辨识模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.837和0.819。相关性分析发现,影像组特征与冠脉周围脂肪组织衰减指数(FAI)、冠脉CT血流储备分数(CT-FFR)具有显著相关性。结论基于PCAT的CT影像组学模型对冠心病痰瘀互结证有较高的辨识效能。
关 键 词:痰瘀互结 影像组学 冠状动脉周围脂肪组织 医工结合辨证新方法
分 类 号:R259[医药卫生—中西医结合]
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