| 增强CT影像组学在鉴别肝转移性腺癌来源的运用 |
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| 引用本文： | 侯承师,胡景卉,黄京城,杨鑫,王文剑,吴晶涛,孙骏,陈磊,王芳,罗先富.增强CT影像组学在鉴别肝转移性腺癌来源的运用[J].临床放射学杂志,2024(1):73-78. |
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| 作者姓名： | 侯承师 胡景卉 黄京城 杨鑫 王文剑 吴晶涛 孙骏 陈磊 王芳 罗先富 |
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| 作者单位： | 1. 大连医科大学;2. 苏北人民医院医学影像科;3. 扬州大学医学院;4. 上海联影智能医疗科技有限公司 |
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| 基金项目： | 江苏省人力资源和社会保障厅江苏省“333”项目(编号:2022-3-6-139)； |
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| 摘 要： | 目的 探讨基于机器学习的增强CT影像组学模型对肝转移性腺癌来源预测的可行性。方法 回顾性分析317例肝转移瘤患者的增强CT图像及临床影像资料，其中153例非胃肠道来源腺癌(25例乳腺腺癌，128例肺腺癌)和164例胃肠道来源腺癌(95例结直肠腺癌，41例胃腺癌，28例胰腺腺癌)。在增强CT三期图像中分别分割肿瘤体积。使用联影科研平台(uAI)提取影像组学特征，用最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)进行特征筛选。结合年龄及性别构建支持向量机分类器预测模型。两位影像医师根据影像特征进行预测。受试者工作特征(ROC)曲线分析各类模型效能，Delong检验对比模型诊断效能。决策曲线分析(DCA)探索模型临床应用价值，校准曲线评估模型预测精度。结果 经LASSO算法从三期图像中共获得6个影像组学特征，建立的影像组学联合模型曲线下面积(AUC)为0.738,结合年龄及性别建立临床影像组学模型的AUC值、敏感度、特异度和准确度分别达到0.833、0.740、0.804和0.771。两位影像医师诊断的AUC值分别为0.643和0.664。临床影像组学模型诊断效能高于两位影像医师诊断，差异有统计学意...
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| 关 键 词： | 影像组学 计算机体层成像 原发灶未知 肝转移瘤 |
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