【摘 要】
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目的甲状腺结节诊断的关键问题是鉴别结节的良恶性,这对患者随访方式和临床决策有着重要意义。目前临床对于甲状腺结节的早期精确诊断仍存在较大挑战。为此,本研究基于计算机断层平扫图像,主要对甲状腺进行整体分割,提取影像组学特征并进行降维和筛选,探讨甲状腺特征与甲状腺结节良恶性之间的关系,结合不同机器学习算法建立多种影像组学模型,并与在同一数据集中采用结节局灶分割方法建立的模型进行比较。综合评价不同降维方式
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目的甲状腺结节诊断的关键问题是鉴别结节的良恶性,这对患者随访方式和临床决策有着重要意义。目前临床对于甲状腺结节的早期精确诊断仍存在较大挑战。为此,本研究基于计算机断层平扫图像,主要对甲状腺进行整体分割,提取影像组学特征并进行降维和筛选,探讨甲状腺特征与甲状腺结节良恶性之间的关系,结合不同机器学习算法建立多种影像组学模型,并与在同一数据集中采用结节局灶分割方法建立的模型进行比较。综合评价不同降维方式组合多种机器学习算法建立出的模型效能,以鉴别结节性甲状腺肿和甲状腺癌,辅助临床决策。材料与方法本研究获得了伦理委员会的批准,豁免了所有患者的知情同意,回顾性地纳入了141例患者。所有病例均包含明确的病理诊断结果,其中良性病例60例,均为结节性甲状腺肿,恶性病例81例。此外,在入组患者中纳入了120个结节,其中包括良性结节60个,恶性结节60个。应用开源软件3D slicer分别对甲状腺整体和结节局灶进行分割,使用Pyradiomics对图像进行预处理并提取影像组学特征,对两种分割方法的特征集均按照基础队列:验证队列=7:3的比例分组。使用R软件进行一致性检验和单因素分析筛选无意义的特征,使用套索法进行特征筛选。将筛选出的特征分别和逻辑回归,支持向量机（support vector machines,SVM）,决策树,随机森林和Adaboost算法组合建立模型,计算并比较模型的灵敏度,特异度,阳性预测值,阴性预测值,准确性,F1值评分,AUC以及95%置信区间,以评价模型效能。结果本研究提取特征包含七大类,共计1316个特征。1.甲状腺整体分析组去除了709个未通过一致性检验、t检验、秩和检验的特征,剩余607个特征应用于LASSO回归降维处理,LASSO产生了两种降维结果:（1）最小均方误差法（min,Lambda=0.05794）保留了9个特征;（2）最简洁模型法（1se,Lambda=0.1025）保留了6个特征。在所有模型中,最小均方误差法提取的9个特征组合逻辑回归和支持向量机的机器学习模型性能较好,在验证队列分别表现为:（1）逻辑回归:验证组,灵敏度=0.8000,特异度=0.7778,阳性预测值=0.8333,阴性预测值=0.7368,准确性=0.7907,F1值评分=0.8163;AUC=0.780,95%CI:0.63-0.9611（De Long）（2）支持向量机:验证组,灵敏度=0.9107,特异度=0.7143,阳性预测值=0.8095,阴性预测值=0.8571,准确性=0.8265,F1值评分=0.8651;AUC=0.897,95%CI:0.8372-0.9604（De Long）。2.结节局灶分析组去除了未通过t检验或秩和检验的513个特征,剩有803个特征被应用于LASSO回归进行特征降维处理。LASSO产生了两种降维结果,（1）最小均方误差法（min,Lambda=0.05562）最终保留了17个特征;（2）最简洁模型法（1se,Lambda=0.14773）最终保留了4个特征。在所有模型中,最简洁模型法提取的4个特征组合逻辑回归和支持向量机的机器学习模型性能较好,在验证队列分别表现为:（1）逻辑回归:验证组,灵敏度=0.5556,特异度=0.7222,阳性预测值=0.6667,阴性预测值=0.6190,准确性=0.6389,F1值评分=0.6060;AUC=0.759,95%CI:0.5856-0.9329（De Long）。（2）支持向量机:验证组,灵敏度=0.8333,特异度=0.6667,阳性预测值=0.7143,阴性预测值=0.8000,准确性=0.7500,F1值评分=0.7692;AUC=0.756,95%CI:0.5829-0.9294（De Long）。3.整体分析组合逻辑回归和支持向量机的机器学习模型效能稍高于对应的结节局灶分析的机器学习模型效能。结论1.与结节的局灶分析相比,甲状腺整体分析的模型效能不低于对结节局灶分析的模型效能。2.对甲状腺整体进行特征分析时,逻辑回归和支持向量机模型可以将结节性甲状腺肿从恶性肿瘤中分离出来,为临床提供决策。
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