【摘 要】
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目的:针对小于3厘米孤立性亚实性结节型肺腺癌患者,通过分析其术前资料,建立预测模型,术前预测其病理浸润程度。方法:回顾性分析123例小于3厘米的孤立性亚实性结节型肺腺癌患者资料。共筛选患者的年龄、性别、吸烟史、结节边缘特征、结节内部特征、血液检验等22个指标进行分析,分别运用逻辑回归、决策树模型、支持向量机模型、随机森林模型、Boost模型建立:1、预测原位腺癌的模型;2、预测浸润性腺癌的模型。建
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目的:针对小于3厘米孤立性亚实性结节型肺腺癌患者,通过分析其术前资料,建立预测模型,术前预测其病理浸润程度。方法:回顾性分析123例小于3厘米的孤立性亚实性结节型肺腺癌患者资料。共筛选患者的年龄、性别、吸烟史、结节边缘特征、结节内部特征、血液检验等22个指标进行分析,分别运用逻辑回归、决策树模型、支持向量机模型、随机森林模型、Boost模型建立:1、预测原位腺癌的模型;2、预测浸润性腺癌的模型。建模组与测试组患者比例为7:3,分别为86、37例,并对测试组结果加以分析。结果:在原位腺癌、微浸润性腺癌、浸润性腺癌分组间,22种指标中,年龄、肺结节直径、肺结节体积、实性成分直径、实性成分体积、边缘规则、毛刺征、胸膜牵拉征、分叶征、空泡征、血管征、中性粒细胞绝对值、癌胚抗原等13项指标差异具有显著性（P＜0.05）;性别、吸烟史、结节位置、钙化征、血小板数量、淋巴细胞绝对值、甲胎蛋白、神经元特异性烯醇化酶、糖类抗原199等9项指标差异不具有统计学意义（P＞0.05）。在肺腺癌中预测原位腺癌时逻辑回归、决策树模型、支持向量机模型、随机森林模型、Boost模型ROC曲线下面积AUC值分别为:0.78、0.82、0.96、0.92、0.93。在预测浸润性腺癌时逻辑回归、决策树模型、支持向量机模型、随机森林模型、Boost模型ROC曲线面积AUC值分别为:0.81、0.78、0.92、0.92、0.89。结论:患者年龄、肺结节直径、肺结节体积、实性成分直径、实性成分体积、边缘是否规则、毛刺征、胸膜牵拉征、分叶征、空泡征、血管征、中性粒细胞绝对值、癌胚抗原对于鉴别肺腺癌浸润程度具有一定作用;预测原位腺癌时,Adaptive Boost模型、支持向量机、随机森林模型预测效能较好,AUC值均大于0.9;预测浸润性腺癌时,支持向量机、条件随机森林模型预测效能较好,二者AUC值大于0.9。
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