【摘 要】
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目的:本次研究旨在探讨基于CT图像的影像组学分析是否有助于鉴别纯磨玻璃样肺腺癌的浸润性程度。资料与方法:回顾性分析我院2015年01月-2017年10月期间经手术切除、病理证实
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目的:本次研究旨在探讨基于CT图像的影像组学分析是否有助于鉴别纯磨玻璃样肺腺癌的浸润性程度。资料与方法:回顾性分析我院2015年01月-2017年10月期间经手术切除、病理证实为肺腺癌且资料完整的病例1610例,经严格筛选,最终275位患者(男72例,女203例),共322个病灶(男82例,女240例)被录入此次研究中。在所有入组患者的临床影像学资料及所提取的影像组学特征的分析过程中,卡方检验(Chi-square Test)或Fisher确切概率法(Fisher Exact Probability Test)被用来对计数资料进行比较,若满足正态性检验及方差齐性检验要求,则采取独立样本t检验(Two-sample t Test)比较计量资料,否则使用威尔科克森符号秩检验(Wilcoxon Signed-rank Test)对其进行分析。诊断模型采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类器训练,并利用ROC曲线及曲线下面积来评价单个诊断模型的诊断效能。结果:322个结节中,原位腺癌/微浸润性腺癌组共150例(46.6%),浸润性腺癌组共172例(53.4%)。所有结节按照4:1的比例随机分为训练组和测试组。通过训练组进行训练,并结合交叉验证进行参数调节,分别构建基于经过筛选的传统特征、影像组学特征以及结合传统和影像组学特征的诊断模型,并且使用独立测试组进行模型诊断性能测试。在测试组中,综合诊断模型的曲线下面积最高,达0.866(95%CI:0.788～0.954),诊断准确性、敏感性、特异性分别为79.69%、88.24%、70.00%。通过结合影像组学诊断模型,两位影像诊断医师的诊断准确性分别从73.44%和59.38%提高至79.69%和75.00%。结论:本次研究中,通过机器学习算法建立的诊断模型具有较好的诊断性能,能够辅助医师提高诊断水平,为临床提供了一种可重复的、经济的鉴别纯磨玻璃样肺腺癌浸润性程度的方法。
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