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基于影像组学和临床特征构建用于区分胰腺良恶性病变的多模态可解释机器学习模型
蔡晓晗, 范晓飞, 李姝, 方维丽, 王邦茂, 刘文天, 天津医科大学总医院消化内科 天津市 300052
王玉峰, 冯月, 穆金宝, 天津御锦人工智能医疗科技有限公司 天津市 300392
基金项目: 天津医科大学总医院临床医学研究项目 , No. 22ZYYLCCG09 .
作者贡献分布: 蔡晓晗与范晓飞对此文所作贡献均等; 此课题由蔡晓晗、范晓飞、刘文天设计; 研究过程由蔡晓晗、范晓飞、李姝、方维丽、王邦茂、王玉峰、冯月、穆金宝、刘文天操作完成; 数据分析由蔡晓晗、范晓飞、王玉峰、冯月、穆金宝完成; 本论文写作由蔡晓晗和范晓飞完成.
通讯作者: 刘文天, 教授, 300052, 天津市和平区鞍山路154号, 天津医科大学总医院消化内科. lwentian64@163.com
收稿日期: 2025-04-01
修回日期: 2025-04-21
接受日期: 2025-05-08
在线出版日期: 2025-05-28
修回日期: 2025-04-21
接受日期: 2025-05-08
在线出版日期: 2025-05-28
Core Tip
核心提要: 我们收集了天津医科大学总医院2014-01/2024-12接受超声内镜检查的共216名胰腺病变患者的超声内镜图像及临床信息, 基于超声内镜影像组学特征和临床特征, 构建了多模态机器学习模型以识别胰腺病变的良恶性, 并用沙普利加和解释分析以探索模型的可解释性.