【摘 要】
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目的:基于常规超声二维图像,通过影像组学方法,构建胰腺良恶性病变的预测模型,从而探讨超声影像组学对胰腺良恶性病变的诊断效能。方法:回顾性收集2018年12月至2021年9月行超声检查发现胰腺占位性病变患者167例,其中恶性98例,良性69例,收集患者的性别、年龄及超声相关资料。按照8:2的比例将患者随机分为训练集与测试集。通过ITK-SNAP软件沿肿瘤边界勾勒超声图像中的病灶区域,采用Pyradi
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目的:基于常规超声二维图像,通过影像组学方法,构建胰腺良恶性病变的预测模型,从而探讨超声影像组学对胰腺良恶性病变的诊断效能。方法:回顾性收集2018年12月至2021年9月行超声检查发现胰腺占位性病变患者167例,其中恶性98例,良性69例,收集患者的性别、年龄及超声相关资料。按照8:2的比例将患者随机分为训练集与测试集。通过ITK-SNAP软件沿肿瘤边界勾勒超声图像中的病灶区域,采用Pyradiomics包从病灶区域中提取患者的超声影像组学特征。在训练集中,运用随机森林方法筛选组学特征,基于筛选的组学特征及收集的超声临床特征,分别用Logistic回归（Logistic regression,LR）、梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）、随机森林（Random Forest,RF）以及支持向量机（Support Vector Machine,SVM）四种分类器在训练集中建立三种预测模型（超声影像组学模型、超声临床模型、超声临床+超声影像组学的综合模型）,在测试集中,运用受试者工作曲线（Receiver Operating Characteristic,ROC）的曲线下面积（Area Under Curve,AUC）来评估每个模型的预测效能,并计算其鉴别胰腺良恶性病变的敏感度、特异度和准确度。结果:对于超声影像组学模型,Logistic、GBDT、RF、SVM四种分类器在训练集中预测胰腺良恶性病变的AUC分别为0.814、0.949、0.999、0.810;在测试集中预测胰腺良恶性病变的AUC分别为0.759、0.718、0.728、0.752。对于超声临床模型,Logistic、GBDT、RF、SVM四种分类器在训练集中预测胰腺良恶性病变的AUC分别为0.847、0.938、0.999、0.843,在测试集中的预测胰腺良恶性病变AUC分别为0.828、0.792、0.791、0.823。对于超声临床与超声影像组学的综合模型,Logistic、GBDT、RF、SVM四种分类器在训练集中预测胰腺良恶性病变的AUC分别为0.916、0.971、0.999、0.916;在测试集中预测胰腺良恶性病变的AUC分别为0.865、0.823、0.839、0.862。结论:超声影像组学对胰腺良恶性病变具有较好的区分能力,当其与常规超声临床因素结合建立综合模型时,能进一步提升对胰腺良恶性病变的诊断效能。
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