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91.
目的:开发并验证基于多参数MRI图像特征的影像组学特征预测模型对术前宫颈癌症患者的Ki-67指数状态的预测。方法:回顾性分析来自两个不同机构的91例宫颈癌患者的MRI影像及病理结果。根据术后免疫组化结果,将Ki-67指数分为高表达组(>60%)及低表达组(≤60%)。从每位患者的T2/SPAIR、ADC和CE T1WI图像中共提取3390个影像学特征。单变量分析和最小绝对收缩选择算子(LASSO)对影像组学特征进行降维处理,最终筛选出关键特征。采用Logistic回归、决策树、支持向量模型(SVM)方法构建模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线分析影像组学特征的预测准确性,计算曲线下面积(AUC)。结果:91例患者中,27例Ki-67低表达,64例Ki-67高表达。最终从T2/SPAIR、CE T1WI、ADC图像中分别筛选出4、6、5个影像学特征。对Ki-67状态的预测,三个序列对应的模型构建方法为Logistic回归、SVM、Logistic模型,最终获得的训练组AUC分别为0.801、0... 相似文献