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10.3969/j.issn.1005-5185.2022.11.010

18F-FDG PET/CT影像组学鉴别良、恶性高代谢孤立性肺结节

引用
目的建立基于18F-FDG PET/CT影像组学特征的分类模型,探讨其鉴别良、恶性高代谢孤立性肺结节的价值.资料与方法回顾性分析2010年10月—2017年6月于南通大学附属肿瘤医院行18F-FDG PET/CT检查发现高代谢孤立性肺结节(最大标准化摄取值>2.0)且明确良恶性的患者187例,按7:3随机分为训练集131例和验证集56例.利用ITK-SNAP 3.6.0软件勾画18F-FDG PET/CT图像上病灶的三维感兴趣区.用A.K软件提取影像组学特征参数.以Spearman相关分析剔除关联特征以防止过度拟合.采用LASSO回归分析进行特征筛选和模型构建.采用受试者工作特征曲线评价模型的诊断效能.绘制决策曲线评估模型的患者诊断获益度.结果18F-FDG PET及CT图像上分别提取396个组学特征,最终筛选出3个PET特征和6个CT特征用于构建鉴别良、恶性高代谢孤立性肺结节的影像组学模型.该模型在训练集中的曲线下面积为0.91(95%0.85~0.97),敏感度为85.0%,特异度为85.0%,截断值?0.072,准确度为85.0%(95%76.0%~91.0%);验证集中,曲线下面积为0.88(95%0.80~0.97),敏感度为88.0%,特异度为80.0%,准确度为82%(95%71.0%~90.0%).决策曲线分析结果显示,所获模型可使患者获益.结论基于18F-FDG PET/CT的影像组学分类模型有助于鉴别良、恶性高代谢孤立性肺结节.

孤立性肺结节、正电子发射断层显像术、体层摄影术、X线计算机、氟脱氧葡萄糖F18、影像组学、诊断、鉴别

30

R730.44;R734.2(肿瘤学)

南通市卫生健康委员会青年课题QA2020017

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

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1005-5185

11-3154/R

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2022,30(11)

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