定量CT特征在预测胰十二指肠切除术术后胰瘘的应用研究

来源 :中国医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kaizhan
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目的:提取定量化的CT特征,并联合机器学习,训练、测试一个基于术前增强CT准确预测胰腺术后胰瘘(postoperative pancreatic fistula,POPF)的模型,并比照目前临床上常用的预测模型——胰瘘风险评分(fistula risk score,FRS),比较二者预测POPF的效能。方法:回顾性分析127个行胰十二指肠切除术的连续病例,将其随机划分为训练集(n=88)及测试集(n=39)。首先于训练集研究对象术前增强CT胰腺实质期图像上手动勾画三维感兴趣区(region of interest,ROI)并提取定量化的CT特征,随后对通过一致性检验(组内相关系数ICC>0.75)的特征进行筛选、降维,最后使用筛选出的特征构建4种有监督的机器学习模型,包括随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)、XBGOOST、逻辑回归(logistic regression,LR),选出最优模型建立评分系统,并与目前临床上常用的预测模型(胰瘘风险评分,fistula risk score[FRS])进行比较。结果:RF模型在各机器学习模型中的表现效果最好(3折交叉验证结果RF模型AUC值均大于0.85)。在训练集和测试集中,RF模型的表现均优于FRS(训练集,RF模型AUC:0.95[95%CI:0.91-0.97],FRS模型AUC:0.74[95%CI:0.65-0.86],P<0.05;测试集,RF模型AUC:0.89[95%CI:0.81-0.96],FRS模型AUC:0.69[95%CI:0.58-0.80],P<0.05)。结论:定量化的CT特征联合机器学习可以准确预测POPF,且诊断效能优于临床常用评分FRS。
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