甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system, TIRADS)是依据甲状腺超声影像表现对甲状腺结节的恶性程度进行标准化分级并提供临床治疗参考的评估体系,在临床上受到了广泛的认同和应用.该文基于经典机器学习...甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system, TIRADS)是依据甲状腺超声影像表现对甲状腺结节的恶性程度进行标准化分级并提供临床治疗参考的评估体系,在临床上受到了广泛的认同和应用.该文基于经典机器学习算法对中国版甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)在可疑特征选取以及特征打分方面进行了优化,并提出了一种改进的C-TIRADS系统.利用982个经病理证实的甲状腺结节数据对提出的TIRADS系统的诊断价值进行了研究.实验结果显示,提出的TIRADS系统较C-TIRADS在甲状腺结节的良恶性诊断中表现出更优的诊断性能.展开更多
目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病...目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。展开更多
文摘甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system, TIRADS)是依据甲状腺超声影像表现对甲状腺结节的恶性程度进行标准化分级并提供临床治疗参考的评估体系,在临床上受到了广泛的认同和应用.该文基于经典机器学习算法对中国版甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)在可疑特征选取以及特征打分方面进行了优化,并提出了一种改进的C-TIRADS系统.利用982个经病理证实的甲状腺结节数据对提出的TIRADS系统的诊断价值进行了研究.实验结果显示,提出的TIRADS系统较C-TIRADS在甲状腺结节的良恶性诊断中表现出更优的诊断性能.
文摘目的本研究旨在构建一个基于临床和影像学特征的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,以鉴别乳腺非肿块病变的良恶性。材料与方法收集2018年1月至2024年7月2个机构,2种乳腺X线设备检查的有病理结果的首诊乳腺非肿块病变480个。患者被分为建模组[n=310,数字乳腺X线摄影(digital mammography,DM)检查]、内部验证组(n=108,DM检查),和外部验证组[n=62,数字乳腺体层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)检查]。记录患者术前乳腺X线(DM或DBT),MRI以及临床特征。采用XGBoost算法和多因素逻辑回归分析,分别构建XGBoost模型和逻辑回归(logistic regression,LR)模型。使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果在建模组中,患者以7∶3随机分为训练集(n=217)和测试集(n=93)。训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中,恶性非肿块病灶分别为159(73%)、58(62%)、73(68%)和43(69%)。XGBoost模型的诊断效能明显优于LR模型,在独立的训练集、测试集、训练集的内部验证组及训练集的外部验证组中均表现出良好的诊断效能,曲线下面积(area under the curve,AUC)在0.884~0.913之间。XGBoost模型在四个队列中也表现出良好的校准能力和临床净获益。结论XGBoost模型能够准确鉴别乳腺非肿块病变的良恶性,具有推广应用的潜力。
