【摘 要】
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目的 探讨基于灰阶超声的影像组学预测乳腺肿瘤良恶性的价值.方法 回顾性分析经病理证实的362例患者乳腺肿瘤灰阶超声图像并提取影像特征.采用最小冗余最大相关性特征选择法(
【机 构】
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230022合肥市,安徽医科大学第一附属医院超声科
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目的 探讨基于灰阶超声的影像组学预测乳腺肿瘤良恶性的价值.方法 回顾性分析经病理证实的362例患者乳腺肿瘤灰阶超声图像并提取影像特征.采用最小冗余最大相关性特征选择法(mRMR)及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选最优特征构建影像组学模型.绘制受试者工作特性曲线(ROC)分析模型预测性能,并比较模型与不同年资超声医师的诊断能力.结果 最终精选出15个影像特征构建影像组学模型,训练队列及验证队列模型ROC曲线下面积、准确度、灵敏度、特异度分别为0.84、0.760％、0.839％、0.713％;0.84、0.714％、0.821％、0.652％.模型预测性能与年资10～12年医师相当(P＞0.05),显著低于年资25～30年医师(P＜0.001),但显著高于年资4～5年医师(P＜0.001).结论 基于灰阶超声的影像组学能有效鉴别乳腺肿瘤良恶性.
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