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!

Prediction of the Acuity of Vertebral Compression Fractures on CT Using Radiologic and Radiomic Features

医学 逻辑回归 放射科 椎体压缩性骨折 队列 无线电技术 椎骨 核医学 外科 内科学 经皮
作者
A Yeon Kim,Min A Yoon,Su Jung Ham,Young Chul Cho,Yousun Ko,Bumwoo Park,Seon‐Ok Kim,Eugene Lee,Ro Woon Lee,Choong Guen Chee,Min Hee Lee,Sang Hoon Lee,Hye Won Chung
出处
期刊:Academic Radiology [Elsevier BV]
卷期号:29 (10): 1512-1520 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.acra.2021.12.008
摘要

To develop and validate prediction models to differentiate acute and chronic vertebral compression fractures based on radiologic and radiomic features on CT.This study included acute and chronic compression fractures in patients who underwent both spine CT and MRI examinations. For each fractured vertebra, three CT findings ([1] cortical disruption, [2] hypoattenuating cleft or sclerotic line, and [3] relative bone marrow attenuation) were assessed by two radiologists. A radiomic score was built from 280 radiomic features extracted from non-contrast-enhanced CT images. Weighted multivariable logistic regression analysis was performed to build a radiologic model based on CT findings and an integrated model combining the radiomic score and CT findings. Model performance was evaluated and compared. Models were externally validated using an independent test cohort.A total to 238 fractures (159 acute and 79 chronic) in 122 patients and 58 fractures (39 acute and 19 chronic) in 32 patients were included in the training and test cohorts, respectively. The AUC of the radiomic score was 0.95 in the training and 0.93 in the test cohorts. The AUC of the radiologic model was 0.89 in the training and 0.83 in the test cohorts. The discriminatory performance of the integrated model was significantly higher than the radiologic model in both the training (AUC, 0.97; p<0.01) and the test (AUC, 0.95; p=0.01) cohorts.Combining radiomics with radiologic findings significantly improved the performance of CT in determining the acuity of vertebral compression fractures.
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
朴朴呀发布了新的文献求助10
刚刚
激情的盼晴完成签到,获得积分10
5秒前
herococa的应助被科研通管家采纳,获得10
15秒前
wyc的应助被朴朴呀采纳,获得10
16秒前
个性的冬亦完成签到,获得积分10
17秒前
干净寄松完成签到,获得积分10
38秒前
Badge完成签到,获得积分10
50秒前
笑点低的丹蝶完成签到,获得积分10
55秒前
飘逸的安珊完成签到,获得积分10
1分钟前
迷茫的一代完成签到,获得积分0
1分钟前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
1分钟前
zhhua完成签到,获得积分10
1分钟前
文静霸完成签到,获得积分10
2分钟前
温柔的香岚完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
TingtingGZ发布了新的文献求助10
2分钟前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
2分钟前
不言而喻发布了新的文献求助10
2分钟前
付辛博boo完成签到,获得积分10
2分钟前
大医仁心完成签到 ,获得积分10
2分钟前
多少完成签到,获得积分10
2分钟前
魔幻萃完成签到,获得积分10
2分钟前
Youcandoit完成签到,获得积分10
2分钟前
贤惠的觅夏完成签到,获得积分10
2分钟前
LINDENG2004完成签到 ,获得积分10
2分钟前
不言而喻完成签到,获得积分10
2分钟前
俺寻思者完成签到,获得积分10
3分钟前
英俊的谷蓝完成签到,获得积分10
3分钟前
zsmj23完成签到 ,获得积分0
3分钟前
深情雪珊完成签到,获得积分10
3分钟前
称心的高丽完成签到 ,获得积分10
3分钟前
落寞的姿完成签到,获得积分10
4分钟前
herococa的应助被科研通管家采纳,获得10
4分钟前
清爽小凡完成签到,获得积分10
4分钟前
自信大树完成签到,获得积分10
4分钟前
dnpl完成签到,获得积分10
4分钟前
多情的棒棒糖完成签到,获得积分10
5分钟前
神勇千秋完成签到,获得积分10
5分钟前
Jmuran完成签到 ,获得积分10
5分钟前
刻苦的刚完成签到,获得积分10
5分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
The Dawn of Philology 520
Organizational Behavior 510
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 400
A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (4th ed.) 310
中国器官捐献和移植发展报告(2024) 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7820328
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9347793
关于积分的说明 20543056
捐赠科研通 7412977
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3332611
关于科研通互助平台的介绍 2478582
邀请新用户注册赠送积分活动 2352680