mri AI可以从MDS区分再生障碍性贫血
磁共振成像(MRI)的机器学习方法可以区分再生障碍性贫血(AA)和骨髓增生异常综合征(MDS), 3月6日在网上发表的一项研究显示临床放射学。
p .香,从浙江中医药大学第一附属医院在杭州,,和他的同事们进行了一次回顾性研究涉及患者诊断为AA或MDS的骨髓活检病理接受盆腔MRI与水和脂肪的迭代分解回声不对称和最小二乘估计定量(IDEAL-IQ)。三个机器学习算法,包括线性判别分析,逻辑回归和支持向量机(SVM),被用来识别AA和MDS基于价值观的髂骨脂肪分数(FF)和radiomic特性提取t1 (T1W)和IDEAL-IQ图像。
这项研究包括77名参与者(37岁男性和40名女性),年龄在20到84年。21例MDS 56 AA。研究人员发现,患者的髂骨FF AA明显大于MDS患者(平均值±标准偏差:79.23±15.04和42.78±30.09%)。IDEAL-IQ-based SVM分类器模型预测能力最好的选择从机器学习模型基于髂骨FF, T1W成像,IDEAL-IQ。
“IDEAL-IQ-based骨盆的机器学习可以用高精度区分AA与MDS,及其预测能力明显优于髂骨FF T1W-based机器学习,”作者写道。“机器学习和IDEAL-IQ技术的结合可以使非侵入性分化的AA MDS。”
更多信息:p . et al,定量分析骨盆骨髓脂肪使用mri机器学习方法区分再生障碍性贫血骨髓增生异常综合征,临床放射学(2023)。DOI: 10.1016 / j.crad.2023.02.012
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引用:mri AI可以区分再生障碍性贫血和MDS检索(2023年4月24日)2023年5月20日从//www.puressens.com/news/2023-04-mri-based-ai-distinguish-aplastic-anemia.html
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