【摘 要】
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目的:回顾性研究基于CT的放射组学特征对前纵隔病变的风险分类进行预测,以区分高风险病变与低风险病变,从而更好地指导临床判断预后及进行治疗。材料与方法:本项为回顾性研究,从2013年2月至2018年3月共收集了298例经病理证实的前纵隔病变。患者在接受治疗之前均进行了CT扫描,包括130例未增强的CT(UECT)扫描和168例增强CT(CECT)扫描。对病变进行分割后各提取了1029个放射组学特征;
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目的:回顾性研究基于CT的放射组学特征对前纵隔病变的风险分类进行预测,以区分高风险病变与低风险病变,从而更好地指导临床判断预后及进行治疗。材料与方法:本项为回顾性研究,从2013年2月至2018年3月共收集了298例经病理证实的前纵隔病变。患者在接受治疗之前均进行了CT扫描,包括130例未增强的CT(UECT)扫描和168例增强CT(CECT)扫描。对病变进行分割后各提取了1029个放射组学特征;然后使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法来筛选特征;最后,将筛选出来的特征集采用Logistic回归(LR)的机器学习方法分别建立构建UECT和CECT扫描的放射组学模型,模型的效能使用受试者工作特征曲线(ROC)来评价。结果:在本研究的1029个图像特征中,UECT和CECT扫描图像中分别筛选出12个最佳特征,基于这些特征值建立的放射组学模型,UECT训练集的AUC为0.84(95%CI:0.76-0.92,敏感性为0.71,特异性为0.74),验证集的AUC为0.77(95%CI:0.63-0.92,敏感性为0.74,特异性为0.73)。CECT训练集的AUC为0.74(95%CI:0.63-0.81,敏感性为0.67,特异性为0.65),验证集的AUC为0.73(95%CI:0.60-0.87,敏感性为0.63,特异性为0.67)。结论:基于UECT和CECT的放射组学模型可以对前纵隔病变的风险程度进行预测,可以良好的区分高风险病变与低风险病变,并且UECT扫描具有比CECT更好的预测性能。
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