期刊专题

10.19367/j.cnki.2096-8388.2022.11.011

基于增强CT影像组学鉴别胰腺癌与肿块型慢性胰腺炎的价值

引用
目的 探讨增强CT影像组学对胰腺癌(PC)与肿块型慢性胰腺炎(MFCP)的鉴别意义.方法 选取92例PC患者和61例MFCP患者分别作为PC组和MFCP组,收集2组患者的增强CT扫描影像资料,采用3D Slicer 4.8.1软件与AK软件分别分割与提取病灶影像的组学特征,按照7:3随机分层抽样方法分为106例训练组(42例MFCP+64例PC)和47例验证组(19例MFCP+28例PC),对训练组进行特征筛选及降维,获得MFCP与PC之间存在显著差异的最优特征子集,采用逻辑回归机器学习算法以最优特征建立预测模型,绘制受试者操作特征曲线(ROC)、并计算ROC曲线下面积(AUC),验证预测模型对鉴别MFCP与PC的AUC、准确度、敏感度、特异度.结果 患者的CT增强动脉期图像总共提取了1037个影像组学特征,获得鉴别PC与MFCP最具有显著差异的7个特征参数;训练组患者的影像组学特征构建的预测模型对鉴别MFCP与PC的AUC、准确度、敏感度、特异度分别为0.967、0.905、0.889及0.929,验证组患者AUC、准确度、敏感度、特异度分别0.968、0.787、0.679及0.947.结论 基于增强CT影像组学模型有助于鉴别PC和MFCP.

胰腺肿瘤、体层摄影术、X射线计算机、影像组学、肿块型慢性胰腺炎、影像特征、诊断价值、模型构建

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R735.9(肿瘤学)

贵州省卫生健康委科学技术基金项目;贵州医科大学附属医院国家自然科学基金;地区基金培育计划项目

2022-12-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

1325-1331

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贵州医科大学学报

1000-2707

52-1164/R

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2022,47(11)

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