【摘 要】
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目的:探讨基于增强CT的影像组学方法在鉴别克罗恩病与肠结核中的应用价值。方法:回顾性分析2012年1月至2021年9月在我院经内镜或手术病理证实的克罗恩病患者22例（男17例,女5例）,肠结核患者37例（男20例,女17例）的影像学及临床资料。利用随机双盲对CT静脉期图像进行评阅和勾画,共勾画59个感兴趣体区（VOI）。按7:3的比例随机分成训练集和测试集两组,其中训练集41例（70%）,测试集1
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目的:探讨基于增强CT的影像组学方法在鉴别克罗恩病与肠结核中的应用价值。方法:回顾性分析2012年1月至2021年9月在我院经内镜或手术病理证实的克罗恩病患者22例（男17例,女5例）,肠结核患者37例（男20例,女17例）的影像学及临床资料。利用随机双盲对CT静脉期图像进行评阅和勾画,共勾画59个感兴趣体区（VOI）。按7:3的比例随机分成训练集和测试集两组,其中训练集41例（70%）,测试集18例（30%）。通过python pyradiomics模块提取影像组学特征,共提取789个特征。用两独立样本t检验进行特征筛选,筛选出27个具有统计学差异的特征,再进一步用LASSO回归筛选特征,最终共筛选出6个影像组学特征。同时收集患者临床特征、影像学特征,用单因素分析获得3个影像学特征和4个临床特征。分别将临床特征、影像学特征、影像组学特征和三者的联合特征纳入到二元logistic回归机器学习模型中。绘制ROC曲线和决策曲线评估各组的模型效能。结果:临床特征通过单因素分析得到四个特征,分别是便血、结核中毒症状、T-SPOT结果、合并肺结核。影像学特征通过单因素分析得到3个特征,分别是淋巴结环状强化、节段性分布、梳齿征。将以上具有统计学意义的特征纳入到二元logistic回归模型中,结果在训练集和测试集中,联合模型的AUC分别为0.975（95%CI:0.960-1.000）、0.986（95%CI:0.952-1.000）,临床模型的AUC分别为0.919（95%CI:0.869-0.971）、0.944（95%CI:0.829-1.000）,影像组学模型的AUC分别为0.948（95%CI:0.860-0.975）、0.806（95%CI:0.651-0.912）,影像学模型的AUC分别为0.743（95%CI:0.651-0.860）、0.778（0.717-0.880）。结果发现联合模型的效能均高于其他模型组。结论:基于增强CT的影像组学方法结合临床特征、影像学特征建立的联合模型具有较高的诊断效能,有助于对克罗恩病与肠结核的鉴别。基于临床特征、影像学特征和影像组学特征建立的诺莫列线图可以帮助临床医生更直观、简洁和更准确的对克罗恩病和肠结核进行鉴别,从而对两种疾病进行更早期和更准确的治疗。
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