基于CT影像组学列线图鉴别非功能性神经内分泌肿瘤与实性假乳头状瘤

目的：探讨基于术前CT图像构建的影像组学列线图预测非功能性神经内分泌肿瘤（NF-pNETs）与实性假乳头状瘤（SPTs）的价值。方法：纳入87例经病理证实的NF-pNETs和SPTs,按7:3随机分为训练组（62例）和验证组（25 例）。使用A.K.软件对CT平扫、动脉期和延迟期图像提取肿瘤纹理特征。采用最大相关-最小冗余（mRMR）算法、套索（LASSO）算法及10折交叉验证进行特征降维,筛选出最具特征的参数。运用多因素Logistic回归筛选相关因子结合影像组学评分（Rad-score）,构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价影像组学模型区分二者的诊断效能。决策曲线分析（DCA）评价模型的获益情况。结果：CT平扫、动脉期和延迟期图像提取的396个特征经mRMR、LASSO和10折交叉验证筛选后最终保留特征分别为8个、6个、7个,综合模型最终保留10个特征。使用多因素Logistic回归构建包含性别、年龄、肿瘤最大径和CT平扫、动脉期、延迟期联合的Rad-score综合影像组学列线图。综合影像组学列线图的预测效能优于CT平扫、动脉期和延迟期建立的影像组学模型,训练组ROC曲线下面积为0.97（95%CI =0.94～1.00）,验证组为0.92（95%CI =0.81～1.00）。DCA显示风险阈值大于0.45时,使用综合影像组学列线图对鉴别二者的临床应用价值较大。结论：基于CT平扫、动脉期和延迟期构建的综合影像组学列线图对NF-pNETs和SPTs有较好的区分能力,可辅助作为一种术前评估的无创性影像学手段。     

CT影像组学在预测非小细胞肺癌淋巴结转移中的价值

目的探讨基于胸部CT影像组学在术前预测非小细胞肺癌淋巴结转移中的价值。方法回顾性分析经术后病理证实的143例非小细胞肺癌病人临床、胸部CT增强影像资料。按照7:3比例,随机分为训练组（n=100）和验证组（n=43）。在静脉期图像上提取肿瘤的影像组学特征,采用最小绝对收缩选择算子（LASSO）逻辑回归用于数据降维、特征筛选。分别基于影像组学特征和临床-影像特征（最大径、毛刺征）构建预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）评价不同模型的鉴别预测效能,并对模型的ROC曲线行Delong检验;在验证组中评估其预测效能。结果共提取939个影像组学特征,经筛选最终得到6个最优特征并建立影像组学预测模型。对于术前预测淋巴结转移的效能,在训练组中,影像组学模型AUC为0.864（95%CI:0.781~0.924）,大于临床模型的AUC为0.662（95%CI:0.561~0.754）（P < 0.01）;在验证组中,影像组学模型AUC为0.860（95%CI:0.720~0.964）,大于临床模型的AUC为0.664（95%CI:0.504~0.880）（P < 0.05）。结论基于胸部CT增强图像提取影像组学特征及其构建的预测模型,影像组学模型的效能高于临床模型,可以作为一种预测非小细胞癌病人淋巴结是否转移的辅助工具,具有良好的临床应用前景。     

基于CT影像组学的机器学习模型预测透明细胞肾癌的WHO/ISUP级别

目的 探讨基于三期CT图像的影像组学特征建立机器学习模型术前预测透明细胞肾细胞癌（ccRCC）WHO/ISUP核分级的价值。方法 回顾性收集2016年1月至2023年1月安徽医科大学第一附属医院经病理证实的236名ccRCC患者的3期（平扫期、皮髓质期、实质期）CT图像和临床病理资料。并按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集,人工手动分割病灶后提取三期影像组学特征,并对提取得到的特征进行降维,筛选出最有价值的组学特征并用机器学习的方法建立3种机器学习模型,分别为逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、随机森林（LR）。模型的诊断性能通过受试者工作特征曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）来评估。结果 最终筛选得到15个有价值的特征用来构建模型,在测试集中3种机器学习模型的AUC值分别为0.797、0.753、0.761。结论 基于三期CT图像影像组学特征建立的机器学习模型在术前预测ccRCC的WHO/ISUP级别具有一定的价值。     

基于临床资料-超声特征及MRI影像组学建立模型预测胎盘植入程度并评估其诊断效能

目的 研究基于临床-超声特征及MRI影像组学参数建模用于术前预测胎盘植入程度的能力,开发基于组合模型的预测工具并评估其诊断效能。方法 回顾性分析2015年3月—2021年11月本院124例确诊胎盘植入孕妇的临床病理学特征、产前超声图像和MRI影像学特征,并提取MRI影像组学纹理参数;依据病理结果分为胎盘植入组（PI组）69例,胎盘穿透组（PP组）55例。以7/3的比例建立训练集和测试集,在训练集中,采用二元logistic回归分析建立超声/MRI影像学模型、临床资料模型、MRI影像组学模型及组合模型预测胎盘植入程度,并用Delong非参数检验比较分析不同模型的预测效能,然后建立决策曲线测试模型净收益;通过以上4种模型评估测试集患者的预测效果,最终验证开发模型工具的预测效能。结果 二元logistic回归分析确定了流产史、子宫内膜损伤史、胎盘和子宫肌层之间的边界模糊、子宫浆膜与膀胱边界模糊、MRI纹理特征弧度区域大小矩阵（SmallAreaHighGrayLevelEmphasis和RunVariance）,邻域灰度差矩阵（Contrast）等为风险因素,在训练集中,分别构建了预测胎盘植入程度的组合模型（曲线下面积AUC=0.885;95%CI 0.817~0.954,P＜0.05）,临床模型（AUC=0.744;95%CI 0.644~0.844,P=0.0007）,超声/MRI影像学模型（AUC=0.748;95%CI0.646~0.831,P=0.0071）,MRI影像组学模型（AUC=0.728;95%CI 0.626~0.831,P=0.0045）,证实组合模型预测效能最高。在测试集中,组合模型也显示出更高的预测效能。结论 超声/MRI的影像学特征及纹理分析是预测胎盘植入程度的有力指标。基于临床-影像学资料建立的组合模型可提高预测胎盘植入程度的准确性     

术前预测胃癌Lauren分型的CT影像组学诺模图的构建和验证

目的: 探讨基于CT图像的影像组学诺模图术前预测胃癌Lauren分型的可行性。方法: 回顾性分析经病理检查确认的539例胃癌患者的临床资料,按照7 ∶3的比例随机分为训练集和验证集,利用ITK SNAP软件对门脉期CT图像进行勾画,从瘤内及瘤周提取两组影像组学特征。利用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选出最优特征组合,分别构建了基于瘤内的模型、基于瘤周的模型及联合瘤内及瘤周特征的影像组学标签,基于临床特征构建了临床模型1和临床模型2,最后结合临床特征和影像组学标签构建了影像组学模型。利用受试者工作特征（receiver operator characteristic, ROC）曲线下面积（area under curve,AUC）评估模型的预测能力。采用Delong检验比较各个模型间的预测性能。采用校准曲线验证模型预测概率与实际病理结果的匹配性,决策曲线评估临床信息的有效性。结果： 影像组学标签在训练集与验证集的AUC分别为0.715 (95%CI：0.663～0.767),0.714(95%CI：0.636～0.792)。结合了临床特征及影像组学标签的影像组学模型性能优于其他模型,在训练集与验证集的AUC分别为0.745(95%CI：0.696～0.795),0.758（95%CI：0.685～0.831）。此外,校准曲线和决策曲线证明了影像组学诺模图具有良好的匹配性以及临床实用性。结论： 结合了影像组学标签及临床特征的影像组学模型有助于区分Lauren分型中的弥漫型及肠型胃癌,为合理制定临床治疗策略提供了依据。     

基于CT平扫的影像组学模型在预测老年人腰椎骨质疏松中的价值

目的：探讨基于腰椎CT平扫影像组学模型在中老年人腰椎骨质疏松中的诊断价值。方法：选取2020年7月至2020年10月温州医科大学附属第二医院绝经后女性和50岁以上男性66例（骨质疏松症43例,未患骨质疏松症23例）,所有患者均行腰椎CT平扫。在纳入患者的腰1～4椎体中,共有237个腰椎符合研究标准,骨质疏松腰椎95个,非骨质疏松腰椎142个。根据腰椎是否存在骨质疏松为标准,将所有腰椎按照分层随机抽样方法以7:3的比例分为训练组和验证组。应用3D Slicer软件在腰椎CT平扫图像上逐层勾画腰椎椎体骨松质以获得三维感兴趣区（ROI）,并以单个腰椎椎体为单位提取影像组学特征。使用最大相关-最小冗余（mRMR）对训练组的影像组学特征降维并保留10个特征,然后应用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）Logistic回归算法从保留的特征中选择最优特征子集用于建立影像组学模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）评估影像组学模型的预测效能。采用校准曲线评估影像组学模型预测腰椎骨质疏松的结果与双能X线吸收测定法（DXA）诊断结果的拟合度。结果：在提取的1 316个影像组学特征中,最终获得7个与腰椎骨质疏松显著相关的影像组学特征用于构建影像组学模型。ROC曲线显示影像组学模型预测腰椎骨质疏松的AUC在训练组和验证组分别为0.908（95%CI =0.863～0.952）和0.935（95%CI =0.873～0.996）。校准曲线评估显示影像组学模型在训练组和验证组中均有较好的拟合度。结论：基于腰椎CT平扫的影像组学模型可作为评估中老年人腰椎骨质疏松的一种无创性辅助工具,有利于协助临床决策,改善患者预后。     

基于机器学习CT影像组学特征联合血清学特征模型预测高出血风险食管静脉曲张

目的建立结合影像组学特征及血清学特征的预测模型(Nomogram模型)并进行模型验证,以评估模型对高出血风险食管静脉曲张的预测效能。方法回顾性收集本院代偿期肝硬化门静脉高压患者共129例数据的CT、血清学及电子胃镜资料,选取CT图像上第一肝门及脾门层面作为感兴趣区勾画全肝及全脾ROI,提取CT特征、血清学特征,构建影像组学模型,血清学模型及Nomogram模型,采用ROC曲线下面积(AUC)评估3个预测模型的预测效能。结果 本次研究共纳入129例患者,其中训练集103例,验证集26例,影像组学模型、血清学模型、Nomogram模型的AUC值0.887(95%CI:0.759-1.000)、 0.845(95%CI:0.691-1.000)、0.988(95%CI:0.959-1.000)。结论 基于机器学习CT影像组学特征联合血清学特征预测高出血风险食管静脉曲张模型,较影像组学特征预测模型以及血清学特征预测模型有着更高的预测效能。     

儿童节细胞神经母细胞瘤的影像学表现

目的 探讨儿童节细胞神经母细胞瘤（GNB）的CT及MRI表现，以提高对GNB的认识。方法 回顾性分析2015年12月至2020年6月安徽省儿童医院经手术、病理证实的21例GNB患儿的影像学资料。所有患儿均行CT平扫及增强扫描，其中4例行MRI检查。结果 CT平扫GNB以略低密度为主，合并钙化16例，液化坏死7例；CT增强后肿瘤实质部分渐进性强化17例，肿瘤推移周围大血管12例，包绕3例；淋巴结转移5例。MRI平扫4例，T₁WI呈低信号，T₂WI呈不均匀高信号（2例病变内见索条状低信号），DWI呈高信号；MRI增强扫描3例，均呈明显不均匀强化；淋巴结转移2例，累及椎管2例，骨转移2例。结论 儿童GNB的CT表现有一定特征性，MRI对肿瘤成分分析、有无侵犯椎管及骨转移有一定优势。     

CT影像组学预测胃癌不同预后组织学分型的可行性

目的: 探讨CT影像组学在胃癌不同预后组织学分型预测中的应用价值。方法: 回顾性分析570例胃癌患者的临床资料,按组织学分型分为预后较差组和预后较好组,按照2 ∶1的比例随机分为训练组和验证组。采用软件ITK SNAP从CT图像中分割胃癌原发病灶。采用多因素分析筛选出与胃癌不同预后组织学分型最大相关性的临床特征,并以此构建临床特征模型。从所有分割图像中提取特征,再使用最大相关最小冗余(mRMR)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归和逐步回归筛选出有效特征,并以此建立影像组学标签。最后,拟合影像组学标签与临床特征,构建影像组学模型,并用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）进行性能评估。结果： 提取了985个二维图像特征,包括一阶统计量、形状特征、纹理特征等。通过去冗余特征筛选,得到5个最有效特征构建影像组学标签。3个临床特征（年龄、性别、CT M分期）作为构建临床特征模型的参数。相较于临床特征模型和影像组学标签,影像组学模型的预测性能表现最佳,影像组学模型AUC在训练组和验证组分别为0.726 2(95%CI：0.676~0.776),0.707(95%CI：0.632~0.781)。结论： CT影像组学在术前无创预测胃癌不同预后组织学分型方面具有一定的应用潜力。     

基于增强CT影像组学的列线图模型在预测胸腺上皮性肿瘤WHO简化分型中的应用研究

目的 探讨基于增强CT图像的列线图模型在预测胸腺上皮性肿瘤(TETs)WHO简化分型中的应用价值。方法 回顾性分析术前行胸部增强CT检查并经手术病理证实的165例TETs,按照8:2的比例随机划分为训练集132例与验证集33例。于静脉期图像手动勾画感兴趣区(ROI)并提取影像组学特征,经数据降维筛选出有效特征并建立影像组学公式,计算每位患者的得分(radscore)并构建影像组学模型。纳入多个CT特征,经多因素逻辑回归筛选出具有独立预测价值的特征并构建CT特征模型。联合具有独立预测价值的CT特征及radscore构建列线图模型。采用受试者工作特性曲线(ROC)评估模型的诊断效能,校正曲线及决策曲线(DCA)评估模型的预测准确性及临床应用价值。结果 在训练集中,纵隔脂肪浸润与radscore共同构建了列线图模型,模型在训练集的曲线下面积(AUC)值为0.902(95%CI:0.838～0.947),在验证集的AUC值为0.824(95%CI:0.652～0.934)。结论 基于增强CT影像组学的列线图模型对于TETs WHO简化分型有较高的预测价值,可作为一种无创的术前评估工具辅助临床决...     

基于MRI平扫的影像组学模型鉴别软骨肉瘤与内生软骨瘤

目的 探讨基于MRI平扫构建的影像组学模型用于鉴别诊断软骨肉瘤与内生软骨瘤的价值。方法 回顾性分析68例软骨源性肿瘤（软骨肉瘤27例,内生软骨瘤41例）,将其随机分配到训练组（n=46）与验证组（n=22）。首先由2名放射科医师独立提取平扫T1WI和T2WI-FS序列中肿瘤所有层面的影像组学特征,采用组内相关系数（ICC）评价2名医师提取组学特征的一致性;然后使用方差选择法、单变量特征选择、最小绝对收缩与选择算子算法（LASSO）对组学特征进行筛选和降维,使用多因素逻辑回归分析构建基于T1WI和T2WI-FS序列的组学模型,采用受试者工作特征曲线（ROC）评估组学模型的诊断效能, 并与放射科医师采用常规MR序列的诊断效能进行对比。结果 2名放射科医师独立提取患者T1WI和T2WI-FS序列影像组学特征的一致性良好（ICC值范围为0.779~0.923）。在T1WI序列筛选出10个组学特征,在T2WI-FS序列筛选出11个组学特征,两个序列的组 学模型在训练组中AUC分别为0.990和0.925;在验证组中AUC分别0.915和0.855,模型之间的诊断效能差异均无统计学意义（P>0.05）。在所有病例中,T1WI、T2WI-FS序列组学模型与常规MRI诊断的AUC分别为0.955、0.901、0.569,基于两个序列的组学模型诊断准确性均高于放射科医生的诊断效能（P<0.001）。结论 基于MRI平扫T1WI和T2WI-FS序列构建的影像组学模型能用于鉴别诊断软骨肉瘤与内生软骨瘤。     

影像组学在预测非小细胞肺癌分子标志物P63中的应用价值

目的：建立基于非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)肿瘤CT图像的影像组学模型,预测NSCLC 分子标志物P63的表达状态。方法：回顾性分析2014年1月至2018年3月接受CT扫描的245例NSCLC患者。患者均经组 织病理学检查确诊,并在CT检查后2周内进行P63表达状态检测。通过MaZda软件提取CT平扫图像的影像组学特征, 并且定义肿瘤CT图像的主观影像征象。使用Lasso-logistic回归模型进行特征筛选并分别建立影像组学模型、主观影像 征象模型及融合诊断模型。通过受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线评估每个模型的预测性能, 并采用Delong检验进行比较。结果：在245例患者中,P63阳性96例,P63阴性149例。主观影像征象模型由6个影像征 象组成。通过特征选择,影像组学模型包括8个影像组学特征。主观影像征象模型和影像组学模型预测P63表达状态 的ROC曲线下面积分别为0.700和0.755,二者差异无统计学意义(P>0.05)。融合诊断模型较另2种模型具有最佳预测能 力,ROC曲线下面积为 0.817(P<0.01)。结论：基于CT图像的影像组学模型可以预测NSCLC分子标志物P63的表达状 态;融合影像组学特征和主观影像征象的诊断模型可以显著提高模型的预测性能,有助于无创性了解肺癌细胞分子 水平信息。     

基于磁共振肝脾影像组学特征结合临床影响因素联合模型诊断显著性肝纤维化的效果评价

目的：探讨基于多模态平扫腹部MRI提取肝脏-脾脏联合影像组学特征结合临床影响因素联合模型在诊断显著性肝纤维化中的效果。方法：收集2017 年5月至2022 年5月于温州医科大学附属第二医院行经肝脏组织穿刺活检或手术病理检查证实为肝纤维化,并在病理检查6个月内接受过标准腹部MRI平扫检查的患者110例,将所有患者以7:3随机分为训练集和测试集。按照METAVIR评分系统,将F2级及以上定义为显著性肝纤维化组（62例）,F2级以下定义为无或非显著性肝纤维化组（48例）。分别标注肝脏、脾脏特征,并从中提取影像组学特征经筛选后分别构建肝脏、肝脏-脾脏联合特征的支持向量机影像组学模型和影像组学标签,以此计算每位患者的影像组学评分（Rad-score）。采用Logistic回归分析显著性肝纤维化的临床影响因素。最后使用Logistic回归构建基于临床影响因素和Rad-score的联合模型,绘制列线图。使用受试者工作特征（ROC）曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。结果：有22、36 个影像组学特征经筛选后分别用于构建肝脏、肝脏-脾脏影像组学模型。多因素Logistic回归分析结果显示,性别女性（OR =0.126,95%CI =0.040～0.354,P ＜0.001）、年龄（OR =0.985,95%CI =0.066～0.999,P =0.011）、乙肝感染（OR =5.139,95%CI =1.898～15.137,P =0.002）、APRI指数≥1（OR =3.793,95%CI =1.231～14.5,P =0.033）是独立临床影响因素,被纳入构建临床预测模型。在Logistic回归模型中,肝脏特征、肝脏-脾脏联合特征所构建的影像组学模型在ROC曲线下面积（AUC）分别为0.828和0.917,表明肝脏-脾脏联合特征影像组学模型诊断效能更优。将肝脏-脾脏联合特征影像组学模型作为影像组学预测模型与临床预测模型结合获得联合预测模型,其在训练集、测试集的AUC分别为0.948和0.963。DCA显示,联合预测模型的临床实用性最佳。结论：基于多模态平扫腹部MRI提取肝脏-脾脏联合影像组学特征较单一肝脏特征在诊断显著性肝纤维化中有更好的诊断效能,联合预测模型相比临床预测模型能进一步提高诊断效能。     

基于DCE-MRI影像组学和常规MRI特征的列线图预测乳腺癌淋巴血管侵犯

目的：研究基于动脉对比增强磁共振成像（DCE-MRI）影像组学和常规MRI特征的列线图用于术前预测浸润性乳腺癌（IBC）患者的淋巴血管侵犯（LVI）状态。方法：回顾性分析2016 年7月至2021年5月间,经术后病理证实的300例IBC患者,并按照8:2比例随机分为训练组（n =238）和验证组（n =62）。对所有患者第二期DCE-MRI图像中的病灶区进行手动分割,并提取影像组学特征。采用方差阈值、select k best、LASSO回归进行影像组学特征筛选并计算影像组学评分（rad-score)。使用Logistic回归分析筛选常规MRI特征建立常规特征模型,并结合影像组学和常规MRI特征中的独立危险因素构建联合预测模型,并绘制列线图。使用受试者工作特征（ROC）曲线和校准曲线评估模型的效能,使用决策曲线分析评估模型的临床价值。结果：共提取到1 409个影像组学特征,经筛选得到15个影像组学特征与乳腺癌LVI状态相关,参与计算rad-score值。所有常规MRI特征中,最大直径（OR =1.743,P ＜0.001）和毛刺征（OR =6.304,P ＜0.001）是预测LVI阳性的独立危险因素。在训练组及验证组中,影像组学模型的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.831和0.811;常规特征模型的AUC分别为0.779和0.770;联合预测模型的AUC分别可提高到0.889（95%CI =0.844～0.934）和0.856（95%CI =0.759～0.952）。校准曲线表明列线图预测值和实际值吻合较好,决策曲线显示列线图有较高的临床应用价值。结论：基于DCE-MRI影像组学和常规MRI特征构建的列线图用于术前预测IBC患者LVI状态具有良好的应用价值,可为临床治疗提供参考。     

基于CT影像组学对食管鳞状细胞癌病理分化程度的预测

目的：探讨CT影像组学在预测食管鳞状细胞癌分化程度中的价值。方法：回顾性分析2008年1月到2016年8月经手术病理切片证实为食管鳞状细胞癌,临床资料完善和术前行CT增强扫描并获得完整图像的160例,随机分成训练集(103例)和验证集(57例),运用Matlab软件对图像进行特征提取并进行筛选,建立影像组学标签。结合获得的影像组学标签和临床资料建立多变量logistic回归分析,建立影像组学模型(radiomics predictive mode)并进行验证。运用受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线评价模型术前预测食管鳞状细胞癌分化程度的效能。结果：影像组学标签为食道癌病理分化程度显著的独立预测因素。影像组学预测模型在训练组中的曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.791,敏感度为81.6%,特异度为72.3%;在验证集中的AUC值为0.757,敏感度为70.0%,特异度为73.0%。结论：基于CT影像提取的影像组学特征构建的模型,对于术前预测食管癌分化程度具有一定的效能。     

基于MRI增强T1WI影像组学预测模型鉴别高级别胶质瘤IDH 1突变型与野生型的价值

目的：探讨基于术前增强T1WI构建的影像组学模型预测高级别胶质瘤患者异柠檬酸脱氢酶-1（IDH 1）突变型与野生型的价值。方法：回顾性分析2012 年6 月至2020 年12 月在温州医科大学附属第五医院行颅脑增强T1WI图像的高级别胶质瘤患者89 例,IDH 1突变型32 例（WHO III级15 例,WHO IV级17例）,IDH 1野生型57例（WHO III级12例,WHO IV级45例）,按7:3随机分为训练组和验证组。使用A.K软件对原始增强T1WI图像进行影像特征提取,Kruskal-Wallis非参数检验、Spearman相关性分析、LASSO回归及10 倍交叉验证进行特征降维,筛选出最具特征的参数。采用受试者操作特征（ROC）曲线评价模型对高级别胶质瘤IDH 1突变型和IDH 1野生型识别的预测效能。决策曲线分析（DCA）评价模型的获益情况。结果：每位患者增强T1WI图像共提取396个不同的纹理参数,通过LASSO降维及10倍交叉验证筛选,最终得到5个最具特征性纹理参数,并计算得到相应放射值,构建训练组和验证组的预测模型,训练组模型的ROC曲线下面积为0.902（95%CI：0.826～0.978）,灵敏度和特异度分别为84.6%和81.8%,验证组模型的ROC曲线下面积为0.844（95%CI：0.676～1.000）,敏感度为77.8%,特异度为80.1%。DCA显示影像组学模型在风险阈值0.1～1.0间较大范围内的净收益优于不作处理模型和全部处理模型。结论：基于MRI增强T1WI构建的影像组学模型可有效识别高级别胶质瘤的IDH 1突变型和野生型。     

基于急诊CT平扫影像组学在预测腹主动脉综合征中的价值

目的：探讨基于急诊CT平扫影像组学在腹主动脉综合征（AS）中的诊断价值。方法：收集2012年8 月至2020 年10 月于温州医科大学附属第二医院行腹部CT平扫和增强的急诊患者145 例。根据是否患有腹部AS,将所有患者按分层抽样法以7:3分为训练集和验证集。逐层手动勾画CT平扫图像上的腹主动脉并从中提取影像组学特征。经特征筛选后构建影像组学标签,并以此计算每位患者的影像组学评分（Radscore）。采用单因素和多因素Logistic回归分析寻找预测腹部AS的临床危险因素。最后使用多因素Logistic回归构建基于临床危险因素和Rad-score的联合模型,绘制列线图。使用受试者工作特征（ROC）曲线评估模型的诊断性能。结果：单因素和多因素Logistic回归分析显示,腹痛（OR =0.48,95%CI =0.19～1.22,P =0.12）、钙化斑内移（OR =8.76,95%CI =3.27～23.45,P ＜0.001）是腹部AS的危险因素,其构建的临床模型在验证集的ROC曲线下面积（AUC）为0.79。8个影像组学特征被选择用于构建影像组学标签,其在验证集的AUC为0.88。将该标签与临床模型结合获得联合模型,其在验证集的AUC为0.89。临床决策曲线显示,联合模型的临床实用性最优。结论：基于腹部CT平扫影像组学和临床危险因素构建的列线图能较好地预测急诊患者是否患有腹部AS。