基于MRI纹理特征的早期肝癌术后复发预测

目的：利用肝细胞癌核磁共振成像（MRI）纹理特征预测其术后复发情况。 方法：选取2014年12月~2016年2月收治的150例巴塞罗那分期0-A级的早期肝癌患者作为研究对象，采用MaZda软件分析早期肝癌术前MRI影像学纹理特征，采用费希尔算法、分类错误率+平均相关系数算法（POE+ACC, PA）和交互信息算法对纹理特征进行筛选，再通过人工神经网络（ANN）算法对筛选的特征数据进行分类识别，对早期肝癌转移复发情况进行预测。 结果：利用PA算法提取到的10个纹理特征创建的ANN模型，可以对150例早期肝癌患者术后复发转移情况进行100%预测。 结论：利用软件MaZda获取MRI影像学纹理特征，利用创建的ANN模型可以有效预测早期肝癌术后复发情况，辅助临床医生制定治疗方案