エロドラえもんcom中文在线基于mri的人工智能2023年4月24日，星期一(HealthDay新闻)——根据3月6日在线发表在《临床放射学》上的一项研究，一种基于磁共振成像(MRI)的机器学习方法可以区分再生障碍性贫血(AA)和骨髓增生异常综合征(MDS)。
杭州浙江中医药大学第一附属医院P. Xiang等对经病理骨髓活检诊断为AA或MDS的患者进行了回顾性研究，这些患者行盆腔MRI，采用回声不对称和最小二乘估计定量(IDEAL-IQ)对水和脂肪进行迭代分解。采用线性判别分析、逻辑回归和支持向量机(SVM)三种机器学习算法，根据从t1加权(T1W)和IDEAL-IQ图像中提取的右髂骨脂肪分数(FF)值和放射学特征识别AA和MDS。
该研究包括77名参与者(37名男性和40名女性)，年龄在20至84岁之间。MDS 21例，AA 56例。研究人员发现，AA患者的髂骨FF明显大于MDS患者(平均±标准差:79.23±15.04 vs 42.78±30.09%)。在基于髂骨FF、T1W成像和IDEAL-IQ的机器学习模型中，基于IDEAL-IQ的SVM分类器模型的预测能力最好。
作者写道:“基于ideal - iq的骨盆机器学习可以高精度地区分AA和MDS，其预测能力明显优于髂骨FF和基于t1w的机器学习。”“机器学习和IDEAL-IQ技术的结合可能使AA和MDS的无创区分成为可能。”
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