Page 154 - 磁共振成像2024年7期电子刊

磁共振成像 2024年7月第15卷第7期 Chin J Magn Reson Imaging, Jul, 2024, Vol. 15, No. 7 技术研究｜｜Technical Article

指数上表现出较好的可复测性，综合对比其他类型
影像组学特征在所有滤波方式下的平均优秀率，在
GMV、CC、CSA 三种形态指数上分别比其他类型特
征优秀率平均高出 9.91%、8.63% 与 7.75%。即便对
于 CT，GLRLM 优秀率也比平均水平高 2.94%（平均
水平为 34.64%，表 1）。从总体而言，除了基于 CT 的
提取，各种类型影像组学特征的复测信度在另三种
形态指数提取上表现的差异不具有统计学意义
（P>0.05）。
从图像变换方式来看，原始图像和梯度变换图像
所产生的特征对影像组学特征可复测性的贡献较高，
分别比平均水平高出 24.44% 和 14.33%（综合四种形
态学指标，影像组学特征的总体优秀率为 37.98%）。
而对原始图像作指数变换所提取的影像组学特征则
图 5 不同脑区的影像组学特征在 ICC 评估中的表现。其中第 1 区与
普遍不具有可复测性。各形态指数下不同类型影像 第 5 区为空区，标记为灰色（无效区）与蓝色（0 值区），因此有效脑区总
组学特征的ICC优秀率如图4、表2所示。 数为 68 个。图中有效脑区的色度值由浅到深反映该区 ICC 均值水平。
ICC：组内相关系数；CT：皮层厚度；GMV：灰质体积；CC：平均曲率；
CSA：皮层表面积。
表2 不同类型影像组学特征在不同形态指数下的 Fig. 5 Performance of radiomics features of different brain regions in
ICC优秀率 ICC assessment. Area 1 and area 5 are empty areas, marked as gray
Tab. 2 ICC excellent rate of different types of radiomics (invalid area) and blue (0 value area), so the total number of valid brain
features under different morphological indices areas is 68. The chromaticity value of the brain area in the figure depends
on the ICC mean of the area. ICC: intra-class correlation coefficient; CT:
影像组学特征类型 皮层厚度 灰质体积 平均曲率 皮层表面积 cortical thickness; GMV: gray matter volume; CC: cortical mean
一阶特征 43.94 45.55 29.58 39.93 curvature; CSA: cortical surface area.
灰度共生矩阵 41.54 47.69 33.80 40.64
灰度游程矩阵 36.03 54.76 34.75 47.81 表3 多动症症状指标预测中的异常脑区
相邻灰度差矩阵 24.39 47.71 23.92 46.56 Tab. 3 Abnormal brain regions in the prediction of ADHD
灰度相关矩阵 21.09 34.65 12.62 30.41 symptom indicators
灰度大小区域矩阵 31.53 48.66 30.70 42.73 脑区 症状指数 特征选择 形态指数 r值 P值
注：表中数据为百分数，单位为%。ICC为组内相关系数。 左脑海马旁回 过动 相关系数法 CSA −0.38 0.01
SVM-RFE CSA −0.37 0.02
2.1.3 不同脑区间的复测信度差异 左脑海马旁回 注意力缺陷 相关系数法 CT −0.33 0.03
对单独脑区而言，右脑提取的影像组学特征与 SVM-RFE CSA −0.52 0.01
—
—
左脑上提取的影像组学特征在可复测性上的表现比较 左脑额上回 过动 相关系数法 CT — 0.04
SVM-RFE
0.36
平衡。对于全部四种形态指数，它们在基于左脑第 相关系数法 CT 0.35 0.03
左脑额上回 注意力缺陷
7 区（l_entorhinal，左 脑 内 嗅 皮 层 ）、左 脑 第 34 区 SVM-RFE CT 0.44 0.03
相关系数法 — — —
（l_temporalpole，左脑颞极）、右脑第7区（r_entorhinal， 左脑颞上回 过动 SVM-RFE CT 0.35 0.02
右脑内嗅皮层）、右脑第 33 区（r_frontalpole，右脑额 相关系数法 CT 0.35 0.05
左脑颞上回 注意力缺陷
极）、右脑第 34 区（r_temporalpole，右脑颞极）提取的 SVM-RFE CT 0.41 0.02
特 征 所 具 有 复 测 性 相 较 于 其 他 区 显 著 降 低（P< 注：ADHD为多动症；CSA为皮层表面积；CT为皮层厚度。

图 4 不同类型影像组学特征在 ICC 评估中的表现。图中 x 轴分别代表原始图像经过的 10 类滤波器。ICC 优秀的评估标准为 ICC>0.75。4A：基于 CT 的影
像组学特征提取；4B：基于 GMV的影像组学特征提取；4C：基于 CC的影像组学特征提取；4D：于 CSA的影像组学特征提取。ICC：组内相关系数；CT：皮层厚
度；GMV：灰质体积；CC：平均曲率；CSA：皮层表面积；GLCM：灰度共生矩阵特征；GLRLM：灰度游程矩阵特征；GLSZM：灰度大小区域矩阵特征；NGTDM：
相邻灰度差矩阵特征；GLDM：灰度相关矩阵特征。
Fig. 4 Performance of different types of radiomics features in ICC assessment. In the figure, the x-axis represents the 10 types of filters that the original image
passes through. The excellent ICC evaluation standard is ICC>0.75. 4A: Radiomics feature extraction based on CT; 4B: Radiomics feature extraction based on
GMV; 4C: Radiomics feature extraction based on CC; 4D: Radiomics feature extraction based on CSA. ICC: intra-class correlation coefficient; CT: cortical
thickness; GMV: gray matter volume; CC: cortical mean curvature; CSA: cortical surface area; GLCM: gray level co-occurrence matrix; GLRLM: gray level run
length matrix; GLSZM: gray level size zone matrix; NGTDM: neighbouring gray tone difference matrix; GLDM: gray level dependence matrix.

https://www.chinesemri.com ·147 ·