基于MRI影像组学模型机器学习鉴别宫颈癌与高级别鳞状上皮内病变|mri|宫颈|磁共振|肿瘤

宫颈癌是全球女性第四大常见癌症，同时也是导致女性癌症死亡的第四大原因，2018年全世界范围内共有51万宫颈癌患者与31.1万死亡病例；而在发展中国家，宫颈癌的发生率与死亡率在女性群体中仅次于乳腺癌。

高级别鳞状上皮内病变(high-grade squamous intraepithelial lesion，HSIL)被认为是宫颈癌的癌前病变，ⅠA期宫颈癌则是只有镜检才能确诊的早期宫颈癌。两者的术式大相径庭，HSIL以宫颈锥切为主，ⅠA期宫颈癌原则上需行子宫全切术(ⅠA1期行筋膜外子宫全切术，ⅠA2期行改良广泛性子宫切除术及盆腔淋巴结清扫)。因此，术前准确识别疾病所处阶段对手术方式及范围的选择有着重大的意义。然而，ⅠA期宫颈癌与HSIL在MRI图像上病灶范围往往较局限，肉眼常难以识别，导致常规的MRI图像对两者识别价值有限。

近年来，随着影像组学研究的兴起，图像所反映的信息不再局限于形态的改变，其背后所蕴含的数据潜力被逐步挖掘并利用。影像组学技术作为医学图像分析最近的一次创新，可以高通量地从医学图像中提取定量特征，从而将视觉层面的图像转化为可供计算的数据。将影像组学提取到的数据与机器学习相结合，分析肉眼难以识别的宫颈病变已经得到诸多实践。

山西医科大学第二医院影像科甄俊平教授团队利用磁共振图像提取宫颈的组学特征，结合随机森林算法(random forest，RF)建立机器学习模型，探讨影像组学技术在区分ⅠA期宫颈癌与HSIL中的作用。证明基于MRI的影像组学随机森林模型可以较好地在没有明确病灶的情况下区分ⅠA期宫颈癌与HSIL，对于术前减少侵入性检查与指导术式有着重大的意义。

【樊知昌, 夏雨薇, 甄俊平, 等. 机器学习鉴别ⅠA期宫颈癌与高级别鳞状上皮内病变：基于MRI影像组学模型[J].磁共振成像,2021,12(6):38-43.DOI:10.12015/issn.1674-8034.2021.06.008.】http://www.chinesemri.com/CN115902202106/1326662.htm

该研究受到山西省回国留学人员科研资助项目（2014-077）项目资助。

（作者：樊知昌，夏雨薇，甄俊平，周宇堃，靳波，文瑾，杨洁）

甄俊平，山西医科大学第二医院影像科，主任医师，山西医科大学第二医院西院区影像科主任，博士，博士后，硕士研究生导师,山西医科大学附属吕梁医院副院长（挂职）。

教育背景：2004-2007年，山东大学医学院攻读医学影像学博士学位；2012-2013年，斯坦福大学访问学者。

专业特长：磁共振影像诊断；骨关节系统、中枢神经系统影像诊断。

获得奖励或荣誉称号：获山西省自然科学奖二等奖三项，位列第二。

研究方向：骨关节影像学；中枢神经系统影像学；分子影像学。

社会兼职：中华医学会放射学分会全国青年委员,美国斯坦福大学医学院分子影像学(MIPS)会员,中国医师学会运动医学分会健康科普学组委员，全国磁共振学组委员, 中华医学会影像技术分会全国委员，山西医学会影像技术分会常委，山西省卫生计生委百千万卫生人才培养工程临床高端领军人才,山西省抗癌协会肿瘤影像专业委员会委员，临床放射学杂志审稿专家。

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