【摘 要】
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目的:探讨基于MRI-T2WI影像组学特征构建与宫颈癌放化疗后预后相关的影像组学标签Rad＿Score,并联合临床特征变量资料建立个体化预测模型,以期实现对Ⅱ～Ⅲ期宫颈癌患者治疗后生存状况进行预测与验证。方法:收集我院2016年6月～2019年2月经病理组织学诊断为宫颈癌的患者120例,随机分为训练集（n=84）和验证集（n=36）,对患者治疗前MRI影像资料收集整理,基于MRI-T2WI图像分割
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目的:探讨基于MRI-T2WI影像组学特征构建与宫颈癌放化疗后预后相关的影像组学标签Rad＿Score,并联合临床特征变量资料建立个体化预测模型,以期实现对Ⅱ～Ⅲ期宫颈癌患者治疗后生存状况进行预测与验证。方法:收集我院2016年6月～2019年2月经病理组织学诊断为宫颈癌的患者120例,随机分为训练集（n=84）和验证集（n=36）,对患者治疗前MRI影像资料收集整理,基于MRI-T2WI图像分割勾画的肿瘤靶区GTV进行影像组学特征提取,在进行t检验、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）分析之后,选择具有差异性的影像组学特征参数。通过使用机器学习算法（包括K近邻,Logistic回归,随机森林,朴素贝叶斯,决策树梯,度提升树和支持向量机）获得了最稳定的Logistic回归函数算法并生成影像组学标签（Rad＿Score）。联合Rad＿Score和临床变量因素运用R语言软件包,建立预测患者3年局部复发生存风险的列线图。决策曲线分析（DCA）用于评估多因素列线图,预测宫颈癌患者完成治疗后局部复发方面的临床益处。结果:共提取1561个影像组学特征,并在LASSO分析之后最终选择了9个稳定特征,用于机器学习算法建模以生成Rad＿Score。列线图显示,Rad＿Score越大与局部复发的风险越高。训练集中的C指数、特异度和敏感度分别为0.908（95%CI:0.8463～0.9699）、92.5%和74.2%。在验证集中,分别为0.809（95%CI:0.6482～0.9705）、95.7%和69.2%。结论:基于MRI-T2WI影像组学特征和临床变量构建的列线图模型,或可以预测宫颈癌患者放化疗后局部复发风险的能力,并为临床医生行早期干预治疗提供证据支持。
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