【佳學(xué)基因檢測】基因檢測如何促進(jìn)影像診斷技術(shù)與學(xué)科的發(fā)展

基因檢測與現(xiàn)代影響像學(xué)結(jié)合項目的研究目的：

建立具有普遍應(yīng)用價值的人工智能模型，用于通過影像學(xué)分析評估病人是否存在基因檢測靶點(diǎn)EGFR的突變，對非小細(xì)胞肺癌患者表皮生長因子受體（EGFR）突變狀態(tài)進(jìn)行分類。利用這一模型與病人的基因檢測結(jié)果進(jìn)行驗 證，檢測模型有效性。

基因檢測與現(xiàn)代影像學(xué)智能結(jié)合可能性的研究方法：

研究采用由四個癌癥中心的的供346名患者的數(shù)據(jù)。其中296名的數(shù)據(jù)用于算法訓(xùn)練， 其中50名用于算法結(jié)果驗證。肺癌《人體基因序列變化與影像特征》研究組使用IBEX從CT圖像中提取1085個特征，用對其進(jìn)行標(biāo)記。使用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)、假設(shè)檢驗和最小先進(jìn)收縮和選擇算子篩選特征。采用Logistic回歸（LR）、決策樹（DT）、隨機(jī)森林（RF）和支持向量機(jī)（SVM）建立分類的放射組學(xué)模型。使用以下指標(biāo)對模型進(jìn)行評估：曲線下面積（AUC）、校準(zhǔn)曲線（CAL）、決策曲線分析（DCA）、一致性指數(shù)（C指數(shù)）和Brier評分。

基因檢測與CT影像深度智能結(jié)合研究的結(jié)果：

選擇16個特征，并使用Logistic回歸、決策樹、隨機(jī)森林和支持向量機(jī)建立模型。在訓(xùn)練隊列中，AUC分別為.723、.842、.995和.883；在驗證隊列中，AUC分別為.658  .0567, . 88和.765。具有最佳AUC的RF模型，其CAL、C指數(shù)（訓(xùn)練隊列=0.998；驗證隊列=0.883）和Brier評分（訓(xùn)練隊列=0.007；驗證隊列=0.137）顯示出令人滿意的預(yù)測正確性；DCA結(jié)果表明，該模型具有較好的臨床應(yīng)用價值。

基因檢測與CT影像學(xué)診斷方法的相互促進(jìn)：

基于CT圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可用于評估非小細(xì)胞肺癌患者的EGFR基因檢測得到的基因突狀態(tài)，RF模型優(yōu)于LR、DT和SVM。

基因檢測與傳統(tǒng)影像技術(shù)結(jié)合關(guān)鍵詞：

計算機(jī)斷層掃描；表皮生長因子受體；機(jī)器學(xué)習(xí)；非小細(xì)胞肺癌；放射組學(xué)

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