【摘 要】
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目的:探讨基于MRI影像组学分析在术前无创性预测垂体腺瘤质地中的临床应用价值,并比较各个影像组学模型对垂体腺瘤质地的预测效能,以期获得最佳的预测模型,提高对该肿瘤质地术前预测的准确性。材料和方法:回顾性分析2018年6月-2020年11月于我院经手术病理证实的92例垂体腺瘤患者的临床及影像学资料。根据手术记录及术中录像,参考Mahmoud对垂体腺瘤质地的分类标准,将所有垂体腺瘤分为61例质软组和3
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目的:探讨基于MRI影像组学分析在术前无创性预测垂体腺瘤质地中的临床应用价值,并比较各个影像组学模型对垂体腺瘤质地的预测效能,以期获得最佳的预测模型,提高对该肿瘤质地术前预测的准确性。材料和方法:回顾性分析2018年6月-2020年11月于我院经手术病理证实的92例垂体腺瘤患者的临床及影像学资料。根据手术记录及术中录像,参考Mahmoud对垂体腺瘤质地的分类标准,将所有垂体腺瘤分为61例质软组和31例质韧组。根据小规模数据集的划分原则,通过分层随机抽样的方法按8:2的比例,将患者分为训练集（n=74）和测试集（n=18）。整理所有患者临床资料并导出3.0 T MR图像数据,然后借助纹理分析工具3D-Slicer软件对病灶进行分割并提取基于T2加权成像（T2WI）序列的肿瘤全体积的影像组学特征。采用皮尔森相关系数（PCC）及递归特征消除（RFE）进行特征选择。在采用合成少数类过采样技术（SMOTE）的情况下,采用逻辑回归（LR）、lasso约束的逻辑回归（LR-lasso）、支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）四种分类器构建影像组学模型。采用5折交叉验证训练和验证各影像组学模型性能。采用受试者工作特征（ROC）曲线评估不同影像组学模型对垂体腺瘤质地的预测效能,并计算出各影像组学模型的曲线下面积（AUC）、敏感性（Sens）、特异性（Spec）、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）以及准确性（ACC）,并采用De Long检验比较各模型曲线下面积（AUC）的差异。结果:（1）患者性别、年龄、肿瘤形状、肿瘤最大径在质软组与质韧组间差异无统计学意义;（2）SVM模型训练集和测试集的AUC分别为0.811,0.819;LR模型训练集和测试集的AUC分别为0.806,0.847;LR-lasso模型训练集和测试集的AUC分别为0.809、0.833;MLP模型训练集和测试集的AUC分别为0.800,0.778。（3）四个模型曲线下面积进行两两比较,结果显示四个模型AUC之间差异无统计学意义（P值均大于0.05）。结论:（1）基于磁共振T2WI序列的SVM、LR、LR-lasso、MLP影像组学模型有助于术前无创性预测垂体腺瘤质地;（2）四个影像组学模型对垂体腺瘤肿瘤质地的预测效能相同。
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