【摘 要】
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目的:通过结合临床特征及影像组学特征,构建可术前鉴别诊断非肿瘤性及肿瘤性胆囊息肉样变的预测模型并对其进行验证。研究方法:回顾性分析自2014年4月至2021年8月就诊于中国医科大学附属第一医院的190位术后病理诊断为胆囊息肉样变患者的临床及影像学数据,并将其随机划分为训练集和验证集。通过python的“Py Radiomics”包基于CECT的3个序列提取出手工勾画病灶区域的影像组学特征。在训练集
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目的:通过结合临床特征及影像组学特征,构建可术前鉴别诊断非肿瘤性及肿瘤性胆囊息肉样变的预测模型并对其进行验证。研究方法:回顾性分析自2014年4月至2021年8月就诊于中国医科大学附属第一医院的190位术后病理诊断为胆囊息肉样变患者的临床及影像学数据,并将其随机划分为训练集和验证集。通过python的“Py Radiomics”包基于CECT的3个序列提取出手工勾画病灶区域的影像组学特征。在训练集中,通过LASSO算法及逻辑回归筛选出非零系数的影像组学特征。并通过单因素-多因素逻辑回归分析找到具有统计学意义的临床特征。分别单独纳入影像组学特征、单独纳入临床特征以及联合纳入影像组学特征及临床特征构建3个预测模型。最终,通过ROC、DCA和校准曲线三种方法分别在训练集和验证集对比评价上述3个模型。结果:在190例术后病理诊断为胆囊息肉样变的患者中,88例患者为非肿瘤性,102例患者为肿瘤性。3个预测模型在区分非肿瘤性胆囊息肉样变与肿瘤性胆囊息肉样变的表现中,联合模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.880和0.859,明显优于单独纳入影像组学特征与单独纳入临床特征术前预测模型的0.870和0.830,0.799和0.793。进一步组内、组外验证表明,对比影像组学特征模型及临床特征模型,联合模型在训练集和验证集中均具有相对较好的敏感性和特异性。因此,基于联合模型我们绘制了列线图。结论:本研究首次综合应用临床特征和影像组学特征构建了鉴别非肿瘤性与肿瘤性胆囊息肉样变的术前预测模型,为术前鉴别非肿瘤性和肿瘤性胆囊息肉样变提供了一种有效的辅助诊断方案。
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