【摘 要】
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目的:利用分类和回归树算法（CART）建立和验证决策树模型,以区分Ⅱ型子宫内膜癌（Ⅱ型EC）和Ⅰ型子宫内膜癌（Ⅰ型EC）。方法:本研究包括388例子宫内膜癌患者,其中Ⅱ型子宫内膜癌71例,Ⅰ型子宫内膜癌317例。随机选择60%患者作为训练集,用Ⅱ型子宫内膜癌MRI形态学特征、功能学特征（肿瘤大小、形态、浸润深度、宫旁侵犯、淋巴结肿大、附件肿块、腹膜转移等）和临床病理、血清学因素（年龄、CA125、
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目的:利用分类和回归树算法（CART）建立和验证决策树模型,以区分Ⅱ型子宫内膜癌（Ⅱ型EC）和Ⅰ型子宫内膜癌（Ⅰ型EC）。方法:本研究包括388例子宫内膜癌患者,其中Ⅱ型子宫内膜癌71例,Ⅰ型子宫内膜癌317例。随机选择60%患者作为训练集,用Ⅱ型子宫内膜癌MRI形态学特征、功能学特征（肿瘤大小、形态、浸润深度、宫旁侵犯、淋巴结肿大、附件肿块、腹膜转移等）和临床病理、血清学因素（年龄、CA125、CA199、P53阳性细胞数）构建CART决策树并进行评估和验证。结果:训练集共250例患者（Ⅱ型子宫内膜癌组40例,Ⅰ型子宫内膜癌组210例）,验证集共138例患者（Ⅱ型子宫内膜癌组31例,Ⅰ型子宫内膜癌组107例）。经CART决策树筛选出4个有诊断意义的指标:r ADC值,ADCmin值,病灶T2WI矢状位短径和盆腔、腹膜后淋巴结肿大。本CART决策树在训练集（AUC为0.94;敏感度73%,特异度97%,准确率93%,阳性预测值95%,阴性预测值85%）和验证集（AUC:0.89;敏感度71%,特异度96%,准确率90%,阳性预测值92%,阴性预测值85%）均可有效区分Ⅱ型子宫内膜癌和Ⅰ型子宫内膜癌。结论:基于MRI影像学特征及临床资料构建的CART决策树模型为临床术前诊断Ⅱ型子宫内膜癌提供了直观简便的工具。
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