基于CT影像组学鉴别非小细胞肺癌纵隔转移性淋巴结的模型研究

发布时间：2022-12-25 18:44

　　目的 建立不同CT扫描时相图像鉴别非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）纵隔淋巴结的影像组学模型,并探讨不同模型的诊断效能。方法 回顾性分析86例NSCLC患者的术前CT图像,所有患者均行平扫期、动脉期和静脉期CT扫描。选取231枚纵隔淋巴结为研究对象,将2015年1月—2017年6月入组的163枚淋巴结作为训练组,2017年7月—2018年6月入组的68枚淋巴结作为验证组。分别在三时相图像上勾画感兴趣区域（regions of interest,ROI）,每个ROI提取841个影像特征,使用LASSO算法筛选特征,基于各时相CT影像组学特征和两不同时相CT影像组学特征的差值建立模型。比较不同模型的受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic,ROC）下面积（AUC值）、敏感性、特异性、准确度、阳性预测值和阴性预测值的差异。结果 共建立6个模型,其AUC值均＆gt;0.800。平扫期CT模型具有最优的鉴别效能,其训练组的AUC值、特异性、准确度、阳性预测值分别为0.926、0.860、0.871、0.9... 

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期刊论文
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本文编号：3727147