【摘 要】
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目的建立基于增强CT的影像组学模型,评估其鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)与非透明细胞癌(non-ccRCC)的应用价值。方法将147例ccRCC及32例non-ccRCC患者随机分为训练集125例和测试
【机 构】
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河北大学附属医院CT-MRI室,河北大学（医学院）,河北省肿瘤放化疗机制与研究重点实验室,通用电气药业（上海）有限公司
【基金项目】
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河北省研究生创新资助项目(hbu2019ss036);保定市科技计划项目(18ZF182)
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目的建立基于增强CT的影像组学模型,评估其鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)与非透明细胞癌(non-ccRCC)的应用价值。方法将147例ccRCC及32例non-ccRCC患者随机分为训练集125例和测试集54例。将所有患者的增强CT资料导入ITK-SNAP软件,手动勾画ROI,获得16个特征,分别建立基于特征的随机森林(RF)模型和逻辑回归(LR)模型,采用ROC曲线观察模型对ccRCC的诊断效能。结果训练集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96(P<0.05),特异度为1.00,敏感度0.83;
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