基于增强CT影像组学模型鉴别肾透明细胞癌与非透明细胞癌

摘要：

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;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.96(P＜0.05),特异度为1.00,敏感度为0.83.测试集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96 (P＜0.05),特异度为1.00,敏感度为0.89;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.88(P＜0.05),特异度为0.90,敏感度为0.77.结论 基于增强CT影像组学模型可用于鉴别ccRCC与non-ccRCC;RF模型诊断价值较LR模型更高.

关键词：肾肿瘤、影像组学、体层摄影术、X线计算机

所属期刊栏目：35

分类号：R737.11;R814.42(肿瘤学)

资助基金：河北省研究生创新资助项目hbu2019ss036;保定市科技计划项目18ZF182

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1689-1692