【摘 要】
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目的:建立一个基于术前CT影像组学的食管癌检测模型,帮助放射科医师尽早筛查出早期无明显症状的食管癌,从而提高早期食管癌的诊断率。材料与方法:我们回顾性地收集了吉林大学白求恩第三医院2017年1月至2019年10月间共686例食管癌患者（平均年龄61.2岁,范围约22-90岁）和668例非食管癌患者（平均年龄61.6岁,范围约23-95岁）命名为数据集。将数据集按4:1的比例分成训练组和测试组,运用
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目的:建立一个基于术前CT影像组学的食管癌检测模型,帮助放射科医师尽早筛查出早期无明显症状的食管癌,从而提高早期食管癌的诊断率。材料与方法:我们回顾性地收集了吉林大学白求恩第三医院2017年1月至2019年10月间共686例食管癌患者（平均年龄61.2岁,范围约22-90岁）和668例非食管癌患者（平均年龄61.6岁,范围约23-95岁）命名为数据集。将数据集按4:1的比例分成训练组和测试组,运用上海联影智能医疗科技有限公司提供的深度学习模型自动分割肿瘤,在联影科研平台u AI Research Portal（http://urp.unitedimaging.com）对图像进行特征提取并进行筛选。在实验中,采用绝对值最大归一化方法,对特征选择后的数据进行了预处理,使用主成分分析的方法,对数据进行降维,使用了支持向量机的方法,构建了一个预测模型,运用受试者工作特征曲线对模型效能进行评估。为了对该模型进行临床效能评估,我们将对数据集分别评估基于术前CT影像组学的食管癌检测模型、已应用至本院的深度学习阈值法食管癌检测模型、三名放射科医师独立阅读数据集及三名放射科医师在是否术前CT影像组学的食管癌检测模型辅助下的诊断结果优劣。结果:构建的影像组学模型在训练组中的AUC值为0.923（95%CI:0.908-0.94）,特异性为0.869,敏感性为0.823,准确性为0.846;在测试组中的AUC值为0.899（95%CI:0.864-0.936）,特异性为0.849,敏感性为0.789,准确性为0.818。在对术前CT影像组学的食管癌检测模型的临床效能评估中,该模型诊断结果的敏感性为81.8%、特异性为87.1%和准确性为84.4%,已应用至本院的深度学习阈值法的食管癌检测模型诊断结果的敏感性为89.8%、特异性为46.6%和准确性为68.5%,三名放射科医师独立阅片诊断结果的平均敏感性、特异性、准确性分别为63.9%、80.3%、72%。在该术前CT影像组学的食管癌检测模型的辅助下,三名放射科医师的阅片诊断结果将敏感性、特异性、准确性平均分别提高到83.1%、93.4%、88.2%。结论:基于术前CT影像组学的食管癌检测模型敏感性及特异性高,对放射科医师在术前胸部CT平扫中能有效地提高早期食管癌的检出率,减少漏诊。
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