T/SCGS 313005-2023 直肠癌新辅助疗效评估磁共振影像组学模型构建与实验方法

ICS0110001

CCSC.30.

团体标准

T/SCGS313005—2023

直肠癌新辅助疗效评估磁共振

影像组学模型构建与实验方法

Constructionandexperimentalmethodofmagneticresonanceradiomics

modelforneoadjuvantefficacyevaluationofrectalcancer

2023-08-04发布2023-08-05实施

中国图学学会发布

中国标准出版社出版

T/SCGS313005—2023

目次

前言

…………………………Ⅲ

范围

1………………………1

规范性引用文件

2…………………………1

术语和定义

3………………1

模型构建

4…………………2

实验方法

5…………………2

附录资料性曲线的绘制与分析

A()……………………4

参考文献

………………………8

Ⅰ

T/SCGS313005—2023

前言

本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任

。。

本文件由中国科学院自动化研究所提出

。

本文件由中国图学学会归口

。

本文件起草单位中国科学院自动化研究所北京航空航天大学广东省人民医院北京大学肿瘤医

:、、、

院复旦大学附属肿瘤医院中山大学附属第六医院河南省人民医院中国医学科学院肿瘤医院

、、、、。

本文件主要起草人刘振宇邵立智田捷刘建刚赵立涛刘再毅孙应实张晓燕蔡国响

:、、、、、、、、、

万香波王梅云汤坚强

、、。

Ⅲ

T/SCGS313005—2023

直肠癌新辅助疗效评估磁共振

影像组学模型构建与实验方法

1范围

本文件规定了直肠癌新辅助疗效评估磁共振影像组学模型的性能评价方法和评估指标

。

本文件适用于基于影像组学方法的辅助决策模型及系统在直肠癌新辅助疗效预测及评估相关问题

中的研发临床实践与转化

、。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款其中注日期的引用文

。,

件仅该日期对应的版本适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单适用于

,;,()

本文件

。

医学影像数据人工智能分析方法评估规范

T/NAHIEM47—2022

人工智能深度学习算法评估规范

T/CESA1026—2018

信息技术人工智能机器学习模型及系统的质量要素和测试方法

T/CESA1036—2019

3术语和定义

和界定的以及下列术语和定

T/NAHIEM47—2022、T/CESA1026—2018T/CESA1036—2019

义适用于本文件

。

31

.

F1分数F1-score

统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率精

。。

确率和召回率的调和平均

来源

[:T/CESA1036—2019,3.17]。

32

.

校准曲线

模型预测概率与实际概率之间关系的曲线见附录

,A.2。

注横坐标是预测值映射的预测样本频率用预测模型对事件发生的可能性进行预测纵坐标是阳性分数是目标

:,。,

样本实际的分布概率

。

33

.

决策曲线分析decisioncurveanalysisDCA

;

衡量临床实用性的一种广泛使用的方法见附录曲线横坐标是按照预测值等分的阈值纵坐

,A.3。,

标是目标对象的干预后临床净获益

。

1