基于灰阶超声影像组学的颈部淋巴瘤预测模型研究

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目的

通过构建基于灰阶超声影像组学特征的颈部淋巴瘤预测模型,评价超声影像组学在颈部淋巴瘤诊断中的应用价值。

方法

回顾性分析2016年6月至2020年6月浙江大学医学院附属杭州市胸科医院294例因颈部淋巴结肿大就诊患者的超声图像资料,应用影像组学方法对图像进行特征提取,使用计算机生成的随机数按照7∶3的比例分配到训练队列和验证队列。采用最小绝对收缩和选择算法(LASSO)筛选最优特征,应用支持向量机(SVM)构建影像组学预测模型,计算ROC曲线下面积(AUC)评估预测模型的性能,并与高年资超声主治医师的诊断相比较,以期评估影像组学模型的诊断效能。

结果

294例颈部淋巴结的病理结果:95例为淋巴瘤(其中32例为霍奇金淋巴瘤,63例为非霍奇金淋巴瘤),199例为非淋巴瘤(其中转移性淋巴结34例,淋巴结结核67例,反应性增生淋巴结98例)。从灰阶超声图像中提取出107个特征,经过预处理及筛选其中5个特征与淋巴瘤显著相关。运用筛选出的5个影像特征构建的预测模型在训练队列及验证队列AUC、敏感性、特异性、准确性分别为0.835、85.1%、85.7%、85.5%,0.793、82.1%、83.1%、82.8%,高年资超声主治医师诊断颈部淋巴瘤的AUC、敏感性、特异性、准确性分别为0.714、65.3%、79.9%、75.2%。影像组学预测模型优于高年资超声主治医生诊断(AUC:0.793对0.714,Z=0.434),差异有统计学意义(P<0.05)。

结论

基于灰阶超声的影像组学特征可以提供更多的淋巴瘤诊断信息,对颈部淋巴瘤的诊断具有良好的效能,其诊断效能优于高年资超声主治医师。

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