基于MRI影像组学的BI-RADS 3-5类乳腺病变三分类
韩冰,徐晶,王远军,王中领

Classification of BI-RADS 3-5 Breast Lesions Based on MRI Radiomics
HAN Bing,XU Jing,WANG Yuanjun,WANG Zhongling
表2 经LASSO算法筛选的最优平扫特征及相应系数
Table 2 The optimal radiomics features and corresponding coefficients of T1W images screened by LASSO algorithm
影像组学特征 系数 特征详情
联合熵(original_glcm_JointEntropy) 0.010878 度量邻域强度值的可变性
平均值(log-sigma-5-0-mm-3D_firstorder_Mean) 0.120571 描述肿瘤区域的平均灰度值
小区域低灰度级强调
(wavelet-HLH_glszm_SmallAreaLowGrayLevelEmphasis)
-0.110678 描述低灰度小尺寸区域体素的分布
归一化相关不均匀性
(wavelet-HHL_gldm_DependenceNonUniformityNormalized)
-0.089366 描述GLDM中体素相关关系的相似程度
依赖方差(wavelet-HHL_gldm_DependenceVariance) 0.007990 描述GLDM中依赖大小的方差
相关性信息测度2(wavelet-HHH_glcm_Imc2) -0.045300 量化纹理的复杂性
游程方差(wavelet-HHH_glrlm_RunVariance) -0.059722 度量游程长度的方差
依赖熵(gradient_gldm_DependenceEntropy) 0.019160 度量GLDM中依赖大小与灰度级分布的随机性程度
小依赖性低灰度级强调(gradient_gldm_SmallDependenceLowGrayLevelEmphasis) -0.021736 描述体素小相关性与低阶灰度值的联合分布情况
相关性信息测度1(squareroot_glcm_Imc1) 0.030811 量化纹理的复杂性
强度(exponential_ngtdm_Strength) -0.055385 度量肿瘤图像的灰度变化程度