KCI등재
SCIE
SCOPUS
Noncontrast Computed Tomography-Based Radiomics Analysis in Discriminating Early Hematoma Expansion after Spontaneous Intracerebral Hemorrhage
저자
Song Zuhua (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.) ; Guo Dajing (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.) ; Tang Zhuoyue (Department of Radiology, Chongqing General Hospital, Chongqing, China.) ; Liu Huan (GE Healthcare, Shanghai, China.) ; Li Xin (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.) ; Luo Sha (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.) ; Yao Xueying (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.) ; Song Wenlong (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.) ; Song Junjie (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.) ; Zhou Zhiming (Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing, China.)
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2021
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English
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KCI등재,SCIE,SCOPUS
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학술저널
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415-424(10쪽)
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Objective: To determine whether noncontrast computed tomography (NCCT) models based on multivariable, radiomics features, and machine learning (ML) algorithms could further improve the discrimination of early hematoma expansion (HE) in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage (sICH).
Materials and Methods: We retrospectively reviewed 261 patients with sICH who underwent initialNCCT within 6 hours of ictus and follow-up CT within 24 hours after initial NCCT, between April 2011 and March 2019. The clinical characteristics, imaging signs and radiomics features extracted from the initial NCCT images were used to construct models to discriminate early HE. A clinical-radiologic model was constructed using a multivariate logistic regression (LR) analysis. Radiomics models, a radiomics-radiologic model, and a combined model were constructed in the training cohort (n = 182) and independently verified in the validation cohort (n = 79). Receiver operating characteristic analysis and the area under the curve (AUC) were used to evaluate the discriminative power.
Results: The AUC of the clinical-radiologic model for discriminating early HE was 0.766. The AUCs of the radiomics model for discriminating early HE built using the LR algorithm in the training and validation cohorts were 0.926 and 0.850, respectively. The AUCs of the radiomics-radiologic model in the training and validation cohorts were 0.946 and 0.867, respectively. The AUCs of the combined model in the training and validation cohorts were 0.960 and 0.867, respectively.
Conclusion: NCCT models based on multivariable, radiomics features and ML algorithm could improve the discrimination of early HE. The combined model was the best recommended model to identify sICH patients at risk of early HE.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2016-11-15 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Radiological Society -> The Korean Society of Radiology | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.61 | 0.46 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.93 | 0.84 | 0.494 | 0.06 |
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