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多腔起搏-心室再同步化治疗心力衰竭进展
1
作者
戴振林
段宝祥
陈绍良
《海南医学》
CAS
2002年第12期188-193,共6页
关键词
多腔起搏-心室再同步化
心力衰竭
心电学
病理生理
双心室起搏
治疗进展
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职称材料
基于机器学习方法研究造成缺血特异性狭窄的斑块特征
被引量:
4
2
作者
张晓蕾
张元秀
+11 位作者
唐春香
侯阳
郑敏文
张佳胤
张波
张代民
徐磊
胡秀华
王怡宁
杨健
刘辉
张龙江
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2021年第5期523-528,共6页
目的利用机器学习(ML)方法探讨定量、定性的冠状动脉斑块特征以及血流动力学参数对缺血特异性狭窄血管的影响。材料与方法回顾性分析同时行冠状动脉CT血管成像(CCTA)、有创冠状动脉造影(ICA)及FFR测量的255例病人共328支血管的临床及影...
目的利用机器学习(ML)方法探讨定量、定性的冠状动脉斑块特征以及血流动力学参数对缺血特异性狭窄血管的影响。材料与方法回顾性分析同时行冠状动脉CT血管成像(CCTA)、有创冠状动脉造影(ICA)及FFR测量的255例病人共328支血管的临床及影像资料。以FFR≤0.80作为提示病变特异性缺血的指标,依据FFR值将纳入血管分为非缺血组(FFR>0.80)和缺血组(FFR≤0.80)。测量所有纳入斑块的CCTA参数,包括斑块的定量、定性特征以及血流动力学参数。采用LogitBoost算法建立随机森林模型,通过信息增益排序方法自动选择特征。分类准确度、敏感度以及f1值(分类准确度与敏感度的调和平均值)用以评价随机森林模型对造成缺血特异性狭窄斑块的预测价值,并计算受试者操作特征(ROC)曲线下面积。采用十折分层交叉验证法计算模型的总体分类准确度。结果应用ML方法得出,血流动力学参数FFR_(CT)、ΔFFR_(CT)是预测缺血特异性狭窄最重要的2个特征,其次是斑块的定量、定性特征,包括脂质斑块体积、斑块弯曲、斑块不规则、非钙化斑块体积、狭窄程度、纤维斑块体积和管腔体积。在排序前10的特征中有9个是CCTA相关参数,只有1个临床参数。采用随机森林模型预测缺血特异性狭窄的分类准确度为0.940,敏感度为0.940,f1值为0.940;预测缺血特异性狭窄的ROC曲线下面积为0.992,模型的总体分类准确度为0.921±0.047。结论ML方法能够很好地预测引起心肌缺血的冠状动脉特异性狭窄病变的斑块特征。
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关键词
机器学习
CT冠状动脉成像
血流储备分数
斑块特征
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职称材料
题名
多腔起搏-心室再同步化治疗心力衰竭进展
1
作者
戴振林
段宝祥
陈绍良
机构
南京医科大学附属南京市第一医院心脏科
出处
《海南医学》
CAS
2002年第12期188-193,共6页
关键词
多腔起搏-心室再同步化
心力衰竭
心电学
病理生理
双心室起搏
治疗进展
分类号
R541.6 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
基于机器学习方法研究造成缺血特异性狭窄的斑块特征
被引量:
4
2
作者
张晓蕾
张元秀
唐春香
侯阳
郑敏文
张佳胤
张波
张代民
徐磊
胡秀华
王怡宁
杨健
刘辉
张龙江
机构
南京
大学
医学院
附属
金陵
医院
东部战区总
医院
放射诊断
科
东南
大学
计算机
科
学与技术学院影像
科
学与技术实验室
中国
医科大
学
附属
盛京
医院
放射
科
第四军医
大学
附属
西京
医院
放射
科
上海交通
大学
附属
第六
医院
放射介入
科
江苏泰州人民
医院
放射
科
南京医科大学附属南京市第一医院心脏科
首都
医科大
学
附属
安贞
医院
放射
科
浙江
大学
医学院
附属
邵逸夫
医院
放射
科
中国医学
科
学院北京协和医学院
附属
北京协和
医院
放射
科
西安交通
大学
第一
附属
医院
放射
科
广东省人民
医院
放射
科
出处
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2021年第5期523-528,共6页
基金
江苏省科技项目(BE2020699)。
文摘
目的利用机器学习(ML)方法探讨定量、定性的冠状动脉斑块特征以及血流动力学参数对缺血特异性狭窄血管的影响。材料与方法回顾性分析同时行冠状动脉CT血管成像(CCTA)、有创冠状动脉造影(ICA)及FFR测量的255例病人共328支血管的临床及影像资料。以FFR≤0.80作为提示病变特异性缺血的指标,依据FFR值将纳入血管分为非缺血组(FFR>0.80)和缺血组(FFR≤0.80)。测量所有纳入斑块的CCTA参数,包括斑块的定量、定性特征以及血流动力学参数。采用LogitBoost算法建立随机森林模型,通过信息增益排序方法自动选择特征。分类准确度、敏感度以及f1值(分类准确度与敏感度的调和平均值)用以评价随机森林模型对造成缺血特异性狭窄斑块的预测价值,并计算受试者操作特征(ROC)曲线下面积。采用十折分层交叉验证法计算模型的总体分类准确度。结果应用ML方法得出,血流动力学参数FFR_(CT)、ΔFFR_(CT)是预测缺血特异性狭窄最重要的2个特征,其次是斑块的定量、定性特征,包括脂质斑块体积、斑块弯曲、斑块不规则、非钙化斑块体积、狭窄程度、纤维斑块体积和管腔体积。在排序前10的特征中有9个是CCTA相关参数,只有1个临床参数。采用随机森林模型预测缺血特异性狭窄的分类准确度为0.940,敏感度为0.940,f1值为0.940;预测缺血特异性狭窄的ROC曲线下面积为0.992,模型的总体分类准确度为0.921±0.047。结论ML方法能够很好地预测引起心肌缺血的冠状动脉特异性狭窄病变的斑块特征。
关键词
机器学习
CT冠状动脉成像
血流储备分数
斑块特征
Keywords
Machine learning
Coronary CT angiography
Fractional flow reserve
Plaque characteristic
分类号
R445.3 [医药卫生—影像医学与核医学]
R54 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多腔起搏-心室再同步化治疗心力衰竭进展
戴振林
段宝祥
陈绍良
《海南医学》
CAS
2002
0
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职称材料
2
基于机器学习方法研究造成缺血特异性狭窄的斑块特征
张晓蕾
张元秀
唐春香
侯阳
郑敏文
张佳胤
张波
张代民
徐磊
胡秀华
王怡宁
杨健
刘辉
张龙江
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2021
4
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已选择
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引证文献
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