增强CT影像组学鉴别卵巢良性与交界性浆液性肿瘤

发布时间：2023-05-06 03:02

　　目的建立基于增强CT的影像组学模型,探讨其鉴别卵巢浆液性囊腺瘤(SC)与交界性浆液性肿瘤(SBT)的诊断价值。方法回顾性分析经病理证实的49例卵巢SC患者及31例SBT患者的CT资料。由2名医师分别采用AK软件分析CT图像,勾画ROI,提取影像组学参数。对获得的影像组学特征参数进行多因素Logistic回归分析,建立预测模型;采用ROC曲线分析预测模型对卵巢SC与SBT的诊断效能。结果共提取396个影像组学参数,经降维处理后得到5个特征参数,分别为Percentile₁₀、Percentile₁₅、SA、LRHGLE_a90,o1及LRHGLE_a90,o7。2名医师提取参数的一致性良好(组内相关系数均>0.75)。以上述5个特征参数构建Radscore预测模型,在训练集中Radscore模型对鉴别诊断卵巢SC与SBT的AUC、敏感度、特异度分别为0.90、0.91、0.79,在测试集的AUC、敏感度、特异度分别为0.86、0.90、0.73。结论基于增强CT的影像组学模型能够有效鉴别卵巢SC与S...

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【文章目录】：
1 资料与方法
    1.1 一般资料
    1.2 仪器与方法
    1.3 图像处理及影像组学特征提取
    1.4 统计学分析
2 结果
3 讨论



本文编号：3808895