標準解讀
《T/SCGS 313005-2023 直腸癌新輔助療效評估磁共振影像組學模型構(gòu)建與實驗方法》是一項專門針對直腸癌治療領域內(nèi),利用磁共振成像技術進行新輔助治療效果評估的標準。該標準詳細規(guī)定了如何通過分析磁共振圖像來建立預測模型,以幫助醫(yī)生更好地理解患者在接受新輔助化療或放療后的反應情況。
首先,標準明確了其適用范圍,即適用于醫(yī)學研究機構(gòu)、醫(yī)院等單位,在開展直腸癌新輔助治療前后的療效評價時采用。它強調(diào)了使用標準化流程的重要性,包括數(shù)據(jù)收集、處理以及特征提取等步驟,確保不同研究之間結(jié)果的可比性。
其次,對于數(shù)據(jù)準備階段,要求所有參與研究的病例必須經(jīng)過嚴格篩選,并且需要有完整的臨床信息記錄;同時,還對影像資料的質(zhì)量提出了具體要求,比如掃描參數(shù)設置、圖像分辨率等,這些都是為了保證后續(xù)分析能夠基于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進行。
接著是關于特征選擇和模型訓練的部分。標準建議采用多種統(tǒng)計學方法和技術手段來進行特征的選擇,旨在從大量的原始圖像中提取出最具代表性的生物標志物。之后,則是根據(jù)選定的特征集來構(gòu)建預測模型,這里可能涉及到機器學習算法的應用。整個過程需要遵循科學嚴謹?shù)脑瓌t,確保最終得到的模型具有良好的泛化能力和穩(wěn)定性。
最后,標準還特別提到了驗證環(huán)節(jié)的重要性。任何新開發(fā)出來的模型都需要經(jīng)過獨立樣本測試或者其他形式的外部驗證,以此證明其在實際應用中的有效性和可靠性。此外,對于模型性能的評估也給出了明確指標,如準確率、敏感度、特異度等,為相關研究提供了統(tǒng)一的評價標準。
此標準為直腸癌新輔助治療效果評估提供了一套系統(tǒng)而全面的方法論指導,有助于促進該領域的科學研究及臨床實踐發(fā)展。
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....
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- 現(xiàn)行
- 正在執(zhí)行有效
- 2023-08-04 頒布
- 2023-08-05 實施




文檔簡介
ICS0110001
CCSC.30.
團體標準
T/SCGS313005—2023
直腸癌新輔助療效評估磁共振
影像組學模型構(gòu)建與實驗方法
Constructionandexperimentalmethodofmagneticresonanceradiomics
modelforneoadjuvantefficacyevaluationofrectalcancer
2023-08-04發(fā)布2023-08-05實施
中國圖學學會發(fā)布
中國標準出版社出版
T/SCGS313005—2023
目次
前言
…………………………Ⅲ
范圍
1………………………1
規(guī)范性引用文件
2…………………………1
術語和定義
3………………1
模型構(gòu)建
4…………………2
實驗方法
5…………………2
附錄資料性曲線的繪制與分析
A()……………………4
參考文獻
………………………8
Ⅰ
T/SCGS313005—2023
前言
本文件按照標準化工作導則第部分標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則的規(guī)定
GB/T1.1—2020《1:》
起草
。
請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔識別專利的責任
。。
本文件由中國科學院自動化研究所提出
。
本文件由中國圖學學會歸口
。
本文件起草單位中國科學院自動化研究所北京航空航天大學廣東省人民醫(yī)院北京大學腫瘤醫(yī)
:、、、
院復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院中山大學附屬第六醫(yī)院河南省人民醫(yī)院中國醫(yī)學科學院腫瘤醫(yī)院
、、、、。
本文件主要起草人劉振宇邵立智田捷劉建剛趙立濤劉再毅孫應實張曉燕蔡國響
:、、、、、、、、、
萬香波王梅云湯堅強
、、。
Ⅲ
T/SCGS313005—2023
直腸癌新輔助療效評估磁共振
影像組學模型構(gòu)建與實驗方法
1范圍
本文件規(guī)定了直腸癌新輔助療效評估磁共振影像組學模型的性能評價方法和評估指標
。
本文件適用于基于影像組學方法的輔助決策模型及系統(tǒng)在直腸癌新輔助療效預測及評估相關問題
中的研發(fā)臨床實踐與轉(zhuǎn)化
、。
2規(guī)范性引用文件
下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款其中注日期的引用文
。,
件僅該日期對應的版本適用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改單適用于
,;,()
本文件
。
醫(yī)學影像數(shù)據(jù)人工智能分析方法評估規(guī)范
T/NAHIEM47—2022
人工智能深度學習算法評估規(guī)范
T/CESA1026—2018
信息技術人工智能機器學習模型及系統(tǒng)的質(zhì)量要素和測試方法
T/CESA1036—2019
3術語和定義
和界定的以及下列術語和定
T/NAHIEM47—2022、T/CESA1026—2018T/CESA1036—2019
義適用于本文件
。
31
.
F1分數(shù)F1-score
統(tǒng)計學中用來衡量二分類模型精確度的一種指標它同時兼顧了分類模型的精確率和召回率精
。。
確率和召回率的調(diào)和平均
來源
[:T/CESA1036—2019,3.17]。
32
.
校準曲線
模型預測概率與實際概率之間關系的曲線見附錄
,A.2。
注橫坐標是預測值映射的預測樣本頻率用預測模型對事件發(fā)生的可能性進行預測縱坐標是陽性分數(shù)是目標
:,。,
樣本實際的分布概率
。
33
.
決策曲線分析decisioncurveanalysisDCA
;
衡量臨床實用性的一種廣泛使用的方法見附錄曲線橫坐標是按照預測
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