【摘 要】
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目的应用人工神经网络(ANN)分析反映胃癌生物学行为的MSCT影像学信息,建立胃癌淋巴结转移判断模型。方法收集经手术病理证实的胃癌患者175例,患者术前均接受MSCT检查,术前未
【机 构】
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北京大学临床肿瘤学院、北京肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所医学影像科
【基金项目】
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国家自然科学基金(30970825);北京市自然科学基金(7092020)
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目的应用人工神经网络(ANN)分析反映胃癌生物学行为的MSCT影像学信息,建立胃癌淋巴结转移判断模型。方法收集经手术病理证实的胃癌患者175例,患者术前均接受MSCT检查,术前未接受抗肿瘤治疗,未发现远处转移。根据手术病理是否存在淋巴结转移,分为有淋巴结转移组与无淋巴结转移组。观察测量治疗前MSCT显示的反映胃癌生物学行为的癌肿、淋巴结及临床相关指标。以统计学单因素分析筛选两组间有统计学差异的指标,进一步建立ANN和Logistic回归分析模型判断胃癌淋巴结转移。结果 175例胃癌患者中,手术病理证实共134例存在淋巴结转移,41例无淋巴结转移。单因素分析显示癌肿浆膜浸润、大体类型、最大径线、厚度、强化方式、淋巴结数目、分站、最大淋巴结短径共8项指标在有、无淋巴结转移组之间差异有统计学意义。将其作为输入指标建模,ANN模型判断淋巴结转移的总敏感度、总特异度和总准确率分别为90.30%(121/134)、82.93%(34/41)和88.57%(155/175),而Logistic回归判断淋巴结转移的总敏感度、总特异度和总准确率为85.82%(115/134)、70.73%(29/41)和82.29%(144/175)。结论采用ANN模型,利用MSCT反映的胃癌生物学行为相关信息,可帮助术前判断患者是否存在淋巴结转移,其效能优于Logistic回归分析。
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