【摘 要】
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目的 探讨基于MRI影像组学的随机森林模型预测头颈部肿瘤放化疗结局的临床效果。方法 选取2020年1月至2021年11月我院收治的100例头颈部肿瘤患者为研究对象，采取分层抽样法（1∶4）将其划分为测试集与训练集，应用医学影像分割软件依次在T2WI与增强T1WI勾画感兴趣区域，依次提取2种扫描模式下的影像组学特征，完成随机森林训练与测试，评定其对头颈部肿瘤放化疗结局的预测价值。结果 平扫T2WI的
【机 构】
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广东省人民医院赣州医院(赣州市立医院)放射影像科
【基金项目】
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赣州市公益研究与能力建设、赣州市指导性科技计划（GZ2021ZSF378）；
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目的 探讨基于MRI影像组学的随机森林模型预测头颈部肿瘤放化疗结局的临床效果。方法 选取2020年1月至2021年11月我院收治的100例头颈部肿瘤患者为研究对象，采取分层抽样法（1∶4）将其划分为测试集与训练集，应用医学影像分割软件依次在T2WI与增强T1WI勾画感兴趣区域，依次提取2种扫描模式下的影像组学特征，完成随机森林训练与测试，评定其对头颈部肿瘤放化疗结局的预测价值。结果 平扫T2WI的特异度为93.1%，敏感度为88.2%，准确性为91.2%,AUC为0.935。根据影像组学特征评定其重要性评分，前3位表现为形状平坦度、灰度级带矩阵区域方差、灰度级长矩阵运行方差。增强T1WI的特异度为75.4%，敏感度为100.0%，准确性为82.1%,AUC为0.819。根据影像组学特征评定其重要性评分，前3位表现为形状平坦度、灰度相关矩阵高灰度依赖程度、灰度共生矩阵相关性。结论 基于MRI影像组学的随机森林模型对头颈部肿瘤放化疗结局有较好的预测作用，而平扫T2WI具有更好的临床应用潜力。
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