【摘 要】
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背景对于局部晚期食管鳞状细胞癌患者,新辅助免疫治疗已被证明可以改善长期预后,但患者的治疗反应存在差异。开始治疗前精确预测患者治疗反应仍然是一个迫切的需求。本研究旨在使用不同种类的机器学习算法,开发影像组学模型,预测局部晚期食管鳞状细胞癌患者对新辅助免疫治疗的病理完全缓解（PCR）情况,并探索最佳模型。方法在本回顾性研究中,评估了 43名食管鳞状细胞癌患者（平均年龄60.91±8.1岁;31名男性,
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背景对于局部晚期食管鳞状细胞癌患者,新辅助免疫治疗已被证明可以改善长期预后,但患者的治疗反应存在差异。开始治疗前精确预测患者治疗反应仍然是一个迫切的需求。本研究旨在使用不同种类的机器学习算法,开发影像组学模型,预测局部晚期食管鳞状细胞癌患者对新辅助免疫治疗的病理完全缓解（PCR）情况,并探索最佳模型。方法在本回顾性研究中,评估了 43名食管鳞状细胞癌患者（平均年龄60.91±8.1岁;31名男性,12名女性）的43张PET-CT治疗前影像图像。根据手术后的病理反应,将患者分为PCR组和非PCR组。我们提取了新辅助治疗前PET-CT图像上肿瘤的放射组学特征,并使用Pearson相关系数进行特征选择,然后使用 Extra Trees、Gradient Boosting、KNN、MLP、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）和XG Boost 7种分类模型来构建预测模型和五折交叉验证模型效能。通过受试者工作特征曲线（ROC）分析来评估模型的表现。此外,决策曲线分析（DCA）也用于比较模型的效果。结果本研究共纳入了 43张PET-CT图像,共提取了 107个放射组学特征,其中有23个稳健特征用于建立模型。通过7种不同的机器学习方法和五折交叉验证策略来比较和验证模型性能的一致性和有效性,证明了模型的稳定性和鲁棒性。Gradient Boosting分类器算法的预测性能最佳,最优验证集AUC值为0.917。结论结果表明,基于PET-CT影像组学的机器学习模型具有预测新辅助免疫联合化疗ESCC PCR的潜力。
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