【摘 要】
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目的探讨基于CT影像建立的诺莫图模型在肺癌淋巴结转移预测中的作用。方法回顾性分析了2014—2017年辽宁省肿瘤医院收治的211例恶性肺结节患者的影像和临床资料,其中72例经病
【机 构】
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中国医科大学生物医学工程系; 辽宁省肿瘤医院(中国医科大学肿瘤医院)医学影像科; 济宁医学院基础医学院分子医学与化学实验室;
【基金项目】
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辽宁省科技厅博士启动基金(81501833);济宁医学院青年教师科研扶持基金(JY2017KJ023);中国医科大学健康医疗大数据研究课题(HMB201903101)
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目的探讨基于CT影像建立的诺莫图模型在肺癌淋巴结转移预测中的作用。方法回顾性分析了2014—2017年辽宁省肿瘤医院收治的211例恶性肺结节患者的影像和临床资料,其中72例经病理证实存在淋巴结转移。通过提取和筛选肺CT影像组学特征,构建诺模图模型对淋巴结转移进行预测。通过绘制ROC曲线并计算AUC值评估模型的预测能力,使用决策曲线分析评估模型的临床适用性。结果构建的诺莫图模型在训练集和测试集上的AUC分别为0.859(灵敏度为0.810,特异度为0.773)和0.864(灵敏度为0.820,特异度为0.753),决策曲线表明模型有良好的临床应用价值。结论基于CT图像特征以及相关临床指标构建的诺莫图模型是作为无创预测恶性肺结节淋巴结转移的有效方法。
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