【摘 要】
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目的 评估基于CT增强图像的影像组学方法在肺腺癌(Lung Adenocarcinoma,ADC)和肺鳞状细胞癌(Squamous Cell Carcinoma,SCC)中的鉴别能力.方法 回顾性分析泰州市人民医院2017年1月至2019年12月经病理证实的51例ADC患者和34例SCC患者,从CT增强图像感兴趣区中提取影像组学特征.按照7:3的比例,选取59个患者作为训练集,26个作为验证集.应用相关性检验、单因素方差分析或秩和检验、单因素Logistic回归分析、多随机森林算法交叉验证的方法选择特征及
【机 构】
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泰州市人民医院 影像科,江苏 泰州 225300;GE(中国)医疗精准医学院,江苏 南京 210000
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目的 评估基于CT增强图像的影像组学方法在肺腺癌(Lung Adenocarcinoma,ADC)和肺鳞状细胞癌(Squamous Cell Carcinoma,SCC)中的鉴别能力.方法 回顾性分析泰州市人民医院2017年1月至2019年12月经病理证实的51例ADC患者和34例SCC患者,从CT增强图像感兴趣区中提取影像组学特征.按照7:3的比例,选取59个患者作为训练集,26个作为验证集.应用相关性检验、单因素方差分析或秩和检验、单因素Logistic回归分析、多随机森林算法交叉验证的方法选择特征及降维,采用多因素Logistic回归方法和贝叶斯网络构建预测模型进行比较,通过受试者操作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)评价模型效能(灵敏度、特异度、准确率).结果 8个特征通过Logistic回归分析方法建立模型,通过ROC曲线发现训练集AUC为0.97、灵敏度为83.3％、特异度为97.1％、准确率为91.5％.验证集AUC为0.89、灵敏度为80.2％、特异度为73.3％、准确率为84.6％.结论 基于Logistic回归的影像组学方法在SCC与ADC的预测与鉴别中具有较高的应用价值,可为临床医师决策提供科学依据.
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