期刊专题

10.3969/j.issn.1002-0101.2023.06.003

基于超声影像组学鉴别腮腺良性与恶性肿瘤临床应用价值

引用
目的 建立并验证基于超声特征和影像组学的列线图鉴别腮腺良性与恶性肿瘤临床应用价值.方法 回顾性收集经病理证实腮腺恶性肿瘤 64 例,腮腺良性肿瘤 186 例,获取患者的临床资料及术前超声图像.采用Pyradiomics软件提取二维超声腮腺病灶影像组学特征,采用 7∶3 随机分为训练集和验证集,降维筛选特征,建立超声影像组学标签.采用 Logistic回归建立临床诊断模型、影像组学模型和联合诊断模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各诊断模型鉴别腮腺良性、恶性肿瘤的效能.采用Delong检验评估各模型的诊断效能.结果 多因素 Logistic回归结果显示,肿瘤的形态不规则、边界不清晰为腮腺恶性肿瘤的独立影响因素.降维提取 7 个特征并建立影像组学诊断模型,并构建联合诊断模型.在训练集及验证集联合模型诊断的 AUC 分别为 0.898 和 0.933,均高于单一模型.结论 基于超声图像影像组学所构建的联合诊断模型,能够有效鉴别腮腺良性、恶性肿瘤,具有很高的临床预测效能.

影像组学、腮腺肿瘤、良性、恶性

39

R739.87;R445.1;R587.1

2023-08-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

613-617

暂无封面信息
查看本期封面目录

中国超声医学杂志

1002-0101

11-2110/R

39

2023,39(6)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn