【摘 要】
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目的:评估CT放射组学特征将多发性肺腺癌区分为多原发肺腺癌与肺腺癌肺内转移的能力。方法:本研究回顾性分析2010年1月至2020年10月在深圳市人民医院行手术治疗的87例多发性肺腺癌患者,其中多原发肺腺癌61例和肺腺癌肺内转移26例。根据病灶大小将肺内多发病灶分为主病灶及次要病灶,再在CT影像中对次要病灶进行人工分割并提取放射组学特征,以lasso筛选得到的放射组学特征构建机器学习模型,同时结合临
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目的:评估CT放射组学特征将多发性肺腺癌区分为多原发肺腺癌与肺腺癌肺内转移的能力。方法:本研究回顾性分析2010年1月至2020年10月在深圳市人民医院行手术治疗的87例多发性肺腺癌患者,其中多原发肺腺癌61例和肺腺癌肺内转移26例。根据病灶大小将肺内多发病灶分为主病灶及次要病灶,再在CT影像中对次要病灶进行人工分割并提取放射组学特征,以lasso筛选得到的放射组学特征构建机器学习模型,同时结合临床特征再构建一种机器学习模型,通过ROC曲线计算AUC值来评估两种模型分类性能。结果:从每个次要病灶的CT影像中提取到851个放射组学特征,并从中筛选到7个放射组学特征,单因素分析发现术前临床资料（年龄）在多原发肺腺癌组与肺腺癌肺内转移组间有明显差异（P=0.011）。在测试组中,以放射组学特征建立的模型的AUC为0.79,敏感度为0.76,特异度为0.83,而放射组学特征联合年龄所构建的模型在测试组的AUC为0.82,敏感度为0.80,特异度为0.86。结论:这项研究证明放射组学特征鉴别多原发肺腺癌与肺腺癌肺内转移可行性,而放射组学联合临床特征（年龄）所构建的模型比单纯放射组学特征模型具有更佳分类性能。
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