【摘 要】
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目的 探讨基于MRI多序列图像的影像组学模型在直肠隆起型腺癌及直肠腺瘤鉴别诊断中的应用价值.方法 回顾性分析山东第一医科大学第一附属医院2016年8月至2019年11月67例有手
【机 构】
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250033 济南,山东大学第二医院;250014 济南,山东第一医科大学第一附属医院;250100 济南,山东大学;100192 北京,慧影医疗科技(北京)有限公司
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目的 探讨基于MRI多序列图像的影像组学模型在直肠隆起型腺癌及直肠腺瘤鉴别诊断中的应用价值.方法 回顾性分析山东第一医科大学第一附属医院2016年8月至2019年11月67例有手术病理支持并具有完整的术前MRI影像的直肠病变患者资料,基于高清T2WI、扩散加权成像(DWI)及高清T2WI+ DWI图像提取组学特征,通过方差分析法(ANOVA)和最小绝对收缩算子(LASSO)算法进行特征筛选;利用逻辑回归(LR)构建机器学习模型用于鉴别直肠隆起型腺癌及直肠腺瘤,分别为Model T2WI、Model DWI、Model T2WI+ DWI.利用受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的预测效能,并通过ROC曲线下面积(AUG)、敏感度、特异度进行量化.同时利用IBM SPSS 23.0软件对患者的临床资料(性别、年龄)进行统计学分析:采用独立样本t检验比较两组患者间年龄的差异;采用卡方检验比较两组患者间性别的差异,P ＜0.05为差异有统计学意义.结果 性别及年龄组间差异均无统计学意义(P＞0.05).高清T2WI、DWI、高清T2WI+ DWI序列图像分别筛选出8、8、14个影像组学特征构建模型,3个预测模型在验证组的准确率、敏感度、特异度及AUC分别为Model T2WI:0.87、0.82、0.9、0.936(95％ CI:0.77 ～ 1.00)、Model DWI:0.76、0.73、0.8、0.809(95％ CI:0.61 ～ 1.00)、Model T2WI+ DWI:0.82、0.73、0.9、0.927(95％CI:0.76 ～ 1.00).结论 基于MRI影像组学特征构建的模型,在直肠隆起型腺癌及直肠腺瘤的鉴别诊断中有良好的应用价值.基于单一序列的影像组学模型,即可作为鉴别直肠隆起型腺癌及直肠腺瘤的影像学生物标志.
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