清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Ct-based intratumoral and peritumoral radiomics for predicting prognosis in osteosarcoma: A multicenter study

医学 一致性 无线电技术 队列 骨肉瘤 内科学 回顾性队列研究 总体生存率 肿瘤科 放射科 核医学 病理
作者
Qiushi Su,Ning Wang,Bingyan Wang,Yanmei Wang,Zhengjun Dai,Xia Zhao,Xiaoli Li,Qiyuan Li,Guangjie Yang,Pei Nie
出处
期刊:European Journal of Radiology [Elsevier BV]
卷期号:172: 111350-111350 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.ejrad.2024.111350
摘要

Abstract

Purpose

To evaluate the performance of CT-based intratumoral, peritumoral and combined radiomics signatures in predicting prognosis in patients with osteosarcoma.

Methods

The data of 202 patients (training cohort:102, testing cohort:100) with osteosarcoma admitted to the two hospitals from August 2008 to February 2022 were retrospectively analyzed. Progression free survival (PFS) and overall survival (OS) were used as the end points. The radiomics features were extracted from CT images, three radiomics signatures(RS intratumoral, RS peritumoral, RS combined)were constructed based on intratumoral, peritumoral and combined radiomics features, respectively, and the radiomics score (Rad-score) were calculated. Kaplan-Meier survival analysis was used to evaluate the relationship between the Rad-score with PFS and OS, the Harrell's concordance index (C-index) was used to evaluate the predictive performance of the radiomics signatures.

Results

Finally, 8, 6, and 21 features were selected for the establishment of RS intratumoral, RS peritumoral, and RS combined, respectively. Kaplan-Meier survival analysis confirmed that the Rad-scores of the three RSs were significantly correlated with the PFS and OS of patients with osteosarcoma. Among the three radiomics signatures, RS combined had better predictive performance, the C-index of PSF prediction was 0.833 in the training cohort and 0.814 in the testing cohort, the C-index of OS prediction was 0.796 in the training cohort and 0.764 in the testing cohort.

Conclusions

CT-based intratumoral, peritumoral and combined radiomics signatures can predict the prognosis of patients with osteosarcoma, which may assist in individualized treatment and improving the prognosis of osteosarcoma patients.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ww完成签到 ,获得积分10
3秒前
四叶草完成签到 ,获得积分10
10秒前
螺丝炒钉子完成签到,获得积分10
15秒前
24秒前
jjy完成签到,获得积分10
25秒前
123完成签到 ,获得积分10
27秒前
Fitz发布了新的文献求助10
30秒前
32秒前
朱梦琳朱梦琳完成签到 ,获得积分10
34秒前
莓啤汽完成签到 ,获得积分10
34秒前
cgs完成签到 ,获得积分10
35秒前
佳佳发布了新的文献求助10
36秒前
姚芭蕉完成签到 ,获得积分0
36秒前
宁幼萱完成签到,获得积分10
48秒前
AmyHu完成签到,获得积分10
58秒前
无限的画板完成签到 ,获得积分10
1分钟前
摸鱼大王在摸鱼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Fitz完成签到,获得积分10
1分钟前
痴情的又亦完成签到,获得积分10
1分钟前
整齐白秋完成签到 ,获得积分10
1分钟前
丰富的德天完成签到 ,获得积分10
1分钟前
jingjing完成签到,获得积分10
1分钟前
hover完成签到,获得积分10
1分钟前
af发布了新的文献求助30
1分钟前
tmobiusx完成签到,获得积分10
2分钟前
小蘑菇应助why采纳,获得10
2分钟前
沉静曼梅完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
帆帆帆完成签到 ,获得积分10
2分钟前
夜未央完成签到 ,获得积分10
2分钟前
兜有米完成签到 ,获得积分10
2分钟前
why发布了新的文献求助10
2分钟前
缓慢忆灵完成签到,获得积分10
2分钟前
小g完成签到 ,获得积分10
3分钟前
linllll完成签到,获得积分10
3分钟前
DrHHB完成签到 ,获得积分0
3分钟前
如意的小凡完成签到,获得积分10
3分钟前
RYYYYYYY233完成签到 ,获得积分10
3分钟前
Karl完成签到,获得积分10
3分钟前
zj完成签到 ,获得积分10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7778308
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318783
关于积分的说明 20365942
捐赠科研通 7365435
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3319203
关于科研通互助平台的介绍 2467087
邀请新用户注册赠送积分活动 2334608