【摘 要】
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目的:本研究的目的是开发和验证基于超声的影像组学模型以评估甲状腺乳头状癌中免疫组化分子标记物细胞角蛋白19（cytokeratin 19,CK19）、半乳糖凝集素3（Galectin-3,Gal-3）、甲状腺过氧化物酶（thyroid peroxidase,TPO）、间皮细胞表面微绒毛抗原（mesothelial cell,MC）的表达情况。材料与方法:本研究回顾性分析2017年7月-2020年1
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目的:本研究的目的是开发和验证基于超声的影像组学模型以评估甲状腺乳头状癌中免疫组化分子标记物细胞角蛋白19（cytokeratin 19,CK19）、半乳糖凝集素3（Galectin-3,Gal-3）、甲状腺过氧化物酶（thyroid peroxidase,TPO）、间皮细胞表面微绒毛抗原（mesothelial cell,MC）的表达情况。材料与方法:本研究回顾性分析2017年7月-2020年11月158例经手术切除且具有病理及免疫组化分子标记物结果的患者资料,依据免疫组化分子标记物将所有患者分为四组,包括CK19组158例,Galectin-3组156例,TPO组148例,MC组122例,所纳入的患者术前均行甲状腺超声检查。将免疫组化的各组病例以7:3随机分为训练组和测试组,用卡方检验和Mann-Whitney U检验进行训练组和测试组的基本临床资料的比较。使用3Dslicer在甲状腺结节的超声最大切面图像上手动勾画感兴趣区,并于每个患者的病灶最大截面上提取837个影像组学特征。在训练组的基础上,先采用组内相关系数（Intraclass correlation coefficient,ICC）、皮尔森相关系数和Kruskal-Wallis检验来进行特征的筛选,再分别采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、朴素贝叶斯（Native Bayes,NB）、逻辑斯特回归（Logistic Regression,LR）这三种分类器建立模型以预测免疫组化分子标记物。根据各个模型在测试组上的准确率、特异度、灵敏度来决定最优模型,使用受试者工作曲线来评估模型的诊断性能。结果:在基于模型效能最优的条件下,于CK19组、Galectin-3组、TPO组、MC组分别提取4个、6个、19个、11个纹理特征。最终,Galectin-3组和TPO组、MC组中较稳健的模型是LR模型,其测试组AUC分别为0.751、0.781、0.841,准确率为0.739、0.773、0.838,灵敏度分别为0.759、0.800、0.950,特异度则分别为0.706、0.750、0.706;而CK19组中最优模型为SVM模型,测试组AUC为0.750,准确率为0.708,其灵敏度和特异度则分别为0.625,0.875。结论:本研究开发了预测PTC免疫组化分子标记物表达效能最佳的模型,提示了基于超声的影像组学模型可用于对甲状腺乳头状癌的分子标记物CK19、galectin-3、TPO和MC表达进行无创性预测,具有辅助鉴别诊断PTC与甲状腺良性结节的潜力,以实现更精准的个性化诊断和治疗。
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