#放射组学

基于纹理分析的角膜动态检测技术在早期圆锥角膜诊断中的应用

该研究提出了一种名为CVS-omics的放射组学框架，利用Corvis ST成像和机器学习技术，以实现对早期圆锥角膜（FFKC）的精准识别。研究纳入了410只眼睛的数据，包括265只正常眼和145只FFKC眼。通过提取三个关键变形阶段（初始状态、第一次压平和最大变形）的纹理特征，并训练三种机器学习模型（随机森林、C5.0和XGBoost），最终在82只眼睛上进行了测试。结果显示，CVS-omics随机森林模型表现出卓越的诊断性能（AUC = 0.989，敏感性 = 0.931，特异性 = 0.962，准确性 = 0.951），显著优于传统的生物力学参数（最佳AUC = 0.764）。此外，基于三个变形阶段特征的模型比单一阶段特征的模型具有更高的诊断准确性。其他模型也展示了动态放射组学特征的高度泛化能力（XGBoost和C5.0 AUC > 0.83）。研究表明，CVS-omics能够有效检测FFKC眼中的细微特征变化，其准确度远超传统方法。