Научная статья

Интерпретируемая модель машинного обучения для предоперационного прогнозирования секреции альдостерона и статуса CYP11B2 в надпочечнике

An interpretable machine learning model for preoperative prediction of aldosterone secretion and CYP11B2 status of adrenal gland

BMC Medical Imaging
10.1186/s12880-026-02226-1
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 5.95FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 1 · Ссылки: 39 · Лицензия: CC-BY-NC-ND
Цитирование по годам: 2026: 1

Аннотация

Введение: Изучить, позволяет ли модель машинного обучения (МО), объединяющая радиомические признаки по данным КТ и клинические характеристики, неинвазивно оценивать секрецию альдостерона и статус CYP11B2 в надпочечнике с использованием метода аддитивных объяснений Шепли (SHAP) для интерпретации модели.

Методы: Ретроспективно проанализированы пациенты, которым с января 2022 г. по февраль 2025 г. выполнили адреналэктомию с подтверждением статуса CYP11B2 методом иммуногистохимии (ИГХ). Радиомические модели разрабатывали на основе различных радиомических признаков, отобранных методом ElasticNet. На основе клинических характеристик была построена клиническая модель. Радиомический показатель и клинические характеристики объединили в комбинированную модель. Для оценки значимости признаков применяли метод SHAP. Для оценки обобщаемости результатов дополнительно проанализировали внешнюю когорту из другого медицинского центра.

Результаты: В исследование включили 140 пациентов. Клинико-радиомическая модель продемонстрировала превосходные результаты: средняя площадь под ROC-кривой (AUC) составила 0,912, 0,923 и 0,958 при дифференциации классического гистологического типа, неклассического гистологического типа и нефункционирующей аденомы надпочечника (NFA) соответственно. Анализ кривых принятия решений показал, что комбинированная модель обладает наилучшими характеристиками. Метод SHAP ранжировал пять признаков по степени их значимости. Во внешней когорте (n = 50) значения AUC составили 0,807, 0,735 и 0,722 для классического гистологического типа, неклассического гистологического типа и NFA соответственно.

Выводы: Модель машинного обучения, объединяющая радиомические и клинические признаки, позволяет неинвазивно прогнозировать функциональную активность секреции альдостерона в надпочечнике и гистопатологические подтипы; получены предварительные данные о её обобщаемости в независимой внешней когорте.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.