基于超声影像组学诺模图预测甲状腺TI-RADS 4～5类结节良恶性

摘要：

目的 通过超声影像组学联合临床因素建立模型,评估其对甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS) 4～5类甲状腺结节的诊断价值.方法 回顾性研究共纳入208例患者.收集患者相关临床危险因素建立临床模型.所有患者在穿刺或术前接受常规超声检查.将图像导入平台后人工描绘结节感兴趣区,以病理结果为参照进行机器学习,然后提取并筛选组学特征建立超声影像组学模型.最终临床与影像组学结合建立联合模型.通过受试者工作特征曲线和决策曲线比较各模型的诊断效能和临床净效益.结果 经验证,临床-影像组学联合模型(AUC:0.85)比超声影像组学模型(AUC:0.81)和临床模型(AUC:0.71)具有更高的预测价值.决策曲线分析还表明,联合模型在较为广泛的高风险阈值范围内比超声影像组学模型或临床模型具有更高的净效益.结论 与单纯评价甲状腺癌相关的临床危险因素或超声影像组学评分相比,临床-影像组学联合模型在诊断效能和临床净效益方面都能提高TI-RADS 4～5类甲状腺结节的预测能力.

关键词：甲状腺结节;影像组学;联合模型;诺模图;临床危险因素

所属期刊栏目：37

资助基金：海淀培育项目No.HP2021-32-50702,2019年航天中心医院科研基金项目No.YN201910

在线出版日期：2022-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1328-1332