【摘 要】
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目的:基于电子计算机断层扫描成像（CT）影像组学建立膀胱癌病理分级预测模型,实现非肌层浸润性膀胱癌病理分级的术前精准预测。方法:选取在院就诊81例膀胱癌患者术前增强CT,包括动脉项和静脉项2种影像资料,其中患者术后病例均确诊为非肌层浸润性尿路上皮癌。对膀胱肿瘤轮廓进行勾画,提取一阶特征变量、纹理分析变量、形状变量、小波转换变量,990个特征变量,每个患者总计个1980个特征变量。采用最小冗余最大相
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目的:基于电子计算机断层扫描成像（CT）影像组学建立膀胱癌病理分级预测模型,实现非肌层浸润性膀胱癌病理分级的术前精准预测。方法:选取在院就诊81例膀胱癌患者术前增强CT,包括动脉项和静脉项2种影像资料,其中患者术后病例均确诊为非肌层浸润性尿路上皮癌。对膀胱肿瘤轮廓进行勾画,提取一阶特征变量、纹理分析变量、形状变量、小波转换变量,990个特征变量,每个患者总计个1980个特征变量。采用最小冗余最大相关算法（m RMR）和最小绝对收缩和选择算子算法（LASSO）进行特征选择,最后利用多种机器学习算法结合有意义的特征变量建立预测模型,用于比较对非浸润性膀胱癌病理分级预测的敏感性、特异性和准确性。结果:分别动脉期、静脉期影像组学特征获取VOI,提取特征变量;运用m RMR联合LASSO挑选除19个特征变量,再用KNN、NNET、RF、SVM四种机器学习算法建立模型并验证模型。四种模型结果相对一致,其中RF模型表现相关稳定,在测试集中的精确度为0.973（95%CI:0.945-1.000）,在验证集中精确度为0.601（95%CI:0.354-0.848）,且综合评估也较其他模型稍好。结论:通过术前增强CT影像组学策略结合机器学习算法可精准预测非肌层浸润性膀胱癌病理分级,推动膀胱癌个性化治疗具有科学意义。
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