【摘 要】
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目的探讨基于胸部CT建立机器学习模型预测肺腺癌气腔播散(STAS)状态的价值。方法回顾性分析462例经手术病理证实的原发性肺腺癌,90例STAS阳性(STAS阳性组),372例STAS阴性(STA
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目的探讨基于胸部CT建立机器学习模型预测肺腺癌气腔播散(STAS)状态的价值。方法回顾性分析462例经手术病理证实的原发性肺腺癌,90例STAS阳性(STAS阳性组),372例STAS阴性(STAS阴性组),比较组间一般资料及CT征象差异。按7∶3比例将患者随机分为训练集(n=323)和验证集(n=139),采用随机森林算法针对差异有统计学意义的变量建立预测肺腺癌STAS的模型,对训练集进行训练,获得平均AUC最大的模型,以之对验证集进行预测,并计算AUC,评价其诊断效能。结果组间年龄及12个CT征象差异
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