【摘 要】
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目的:利用CT纹理特征,探索肠癌肝转移灶的边缘及肿瘤本身与KRAS、NRAS、BRAF基因突变的关系。材料和方法:纳入123例合格患者,分别使用三种方法(方法1勾画病灶外围1cm环形区域
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目的:利用CT纹理特征,探索肠癌肝转移灶的边缘及肿瘤本身与KRAS、NRAS、BRAF基因突变的关系。材料和方法:纳入123例合格患者,分别使用三种方法(方法1勾画病灶外围1cm环形区域及本身区域;方法2勾画病灶外围1cm环形区域及内缘0.5cm区域;方法3勾画病灶外围1cm环形区域)在基线门脉期CT图像上对单个最大肝转移瘤的最大横截面积层面进行二维ROI绘制。使用A.K软件进行纹理特征的提取、降维及机器模型建立,构建最优机器学习模型,得到验证集AUC值,分析预测性能。收集患者临床特征,使用SPSS22.0软件分析有意义的特征并与选出的纹理特征结合,建立逻辑回归模型,得出ROC曲线及AUC值,比较分类器性能。结果:三种方法均使用支持向量机(SVM)构建出最优机器学习模型,验证集AUC值均大于0.7,三种方法的验证集AUC值分别为0.774、0.763、0.732,显示良好的预测性能。临床特征中原发灶位置、治疗前CA199水平及转移灶数量纳入研究(P<0.05),与选出的纹理特征结合,得出AUC值均达到0.79,其中方法1联合诊断AUC值达到0.810,均达到良好的预测性能。结论:基于CT门脉期图像的影像组学纹理参数联合临床特征对于鉴别KRAS、NRAS、BRAF基因是否发生突变有较好的预测性能。
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