期刊简介
中华医学会主办。本刊主要刊载神经医学的新理论、新进展、新技术、新业务等，内容涵盖神经外科、神经内科以及神经生物等基础神经科学领域。本刊设置的主要栏目有基础研究、临床研究、专家论坛、国际动态、短篇论著、经验交流、病例报告、综述等，目前已成为展示和共享我国神经科学领域学术成就和科研成果的重要载体和平台。杂志迄今已被美国《化学文摘（CA）》、俄罗斯《文摘杂志（AJ）》、《中文核心期刊要目总览》、《中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）》、《中国科学引文数据库》等国内外数据库和检索机构收录。
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首页>中华神经医学杂志
- 杂志名称：中华神经医学杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中华医学会
- 国际刊号：1671-8925
- 国内刊号：11-5354/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：CA 化学文摘(美), 万方收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 知网收录(中), 上海图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 国家图书馆馆藏
影像组学模型对高血压脑出血早期血肿扩大的预测作用研究
杨俊；侯自明；王浩；刘东远；康慧斌；侯哲；王森；张洪兵
关键词：高血压脑出血, 血肿扩大, 影像组学, 预测模型
摘要：目的 构建一个预测高血压脑出血早期血肿扩大的影像组学模型并探讨其预测价值. 方法 对北京潞河医院神经外科自2010年2月至2018年8月收治的发病6h内的212例高血压脑出血患者于入院后0.5 h内行头颅CT检查,于入院后24 h内行头颅CT复查,依据血肿体积差异判断有无血肿扩大.在首次CT资料上勾画感兴趣区域,应用Matlab软件从中提取431个影像学特征,通过小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归模型筛选出预测效果强的影像学特征,进一步用所选特征和支持向量机分类器(SVM)构建预测模型.使用受试者工作特征曲线(ROC)评价预测模型的预测效果. 结果 头颅CT复查发现血肿扩大发生率为18.9％(40/212).通过LASSO回归模型筛选出18个影像学特征[图像灰度基本特征4个(标准差、峰度、能量、方差),图像形状和体积特征1个(表面和体积比),纹理类特征7个(长行程低灰度优势、惯性、90°相关性、短行程优势、全角相关性、长行程优势、逆差距),小波特征6个(自相关3、相关信息测度2 3、长行程高灰度优势4、短行程高灰度优势4、短行程低灰度优势7、总变异3)],并结合SVM构建了预测模型.预测模型的ROC曲线下面积为0.928,敏感性和特异性分别为92.5％、83.5％. 结论 构建的影像组学模型有助于对高血压脑出血早期血肿扩大进行预测.
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