【摘 要】
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第一部分:基于能谱CT纹理分析在预测胃癌术前淋巴结转移中的价值目的:研究基于能谱CT纹理分析方法在胃癌患者术前预测淋巴结转移中的价值。材料与方法:回顾性分析经手术切除病理证实的80例胃癌患者（其中训练组57例,验证组23例）。使用AK软件对术前静脉期能谱70 Kev CT图像分割病变并提取病灶的纹理特征。使用Mann-Whitney U检验方法分析训练组及验证组之间的纹理特征,保留P＜0.05的特
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第一部分:基于能谱CT纹理分析在预测胃癌术前淋巴结转移中的价值目的:研究基于能谱CT纹理分析方法在胃癌患者术前预测淋巴结转移中的价值。材料与方法:回顾性分析经手术切除病理证实的80例胃癌患者（其中训练组57例,验证组23例）。使用AK软件对术前静脉期能谱70 Kev CT图像分割病变并提取病灶的纹理特征。使用Mann-Whitney U检验方法分析训练组及验证组之间的纹理特征,保留P＜0.05的特征,通过单因素逻辑回归分析寻找具有良好鉴别能力的特征（P＜0.05）,然后使用最小冗余最大相关选择算法剔除冗余特征,最终保留与淋巴结转移发生相关性最高的10个纹理特征,使用多元逻辑回归方法构建预测模型,通过接收者操作特征曲线对模型的性能进行评估。结果:最小冗余最大相关选择算法最终选择的10个纹理相关特征对训练组及验证组的鉴别能力较好（AUC＞0.64）;多元逻辑回归构建的预测模型的接受者操作特征曲线下面积为0.79（0.69-0.89）。结论:基于能谱CT纹理分析方法有望成为胃癌患者术前预测淋巴结转移的非侵入性工具。第二部分:基于CT影像组学列线图在进展期胃癌病理分化程度的术前预测目的:建立并验证基于CT的影像组学列线图在进展期胃癌术前预测分化程度中的价值。材料和方法:这项回顾性研究分析来自两个中心的260例手术病理证实的进展期胃癌患者（165例患者为训练组,55例患者为验证组,40例患者为外部验证组）。分别在动脉期和静脉期CT图像上手工勾画感兴趣区域。最小绝对收缩率、选择算子回归和迭代筛选特征方法被应用于特征选择和影像组学特征构建。使用外部验证组来验证影像组学特征模型的稳定性。最后,使用单-多因素逻辑回归方法筛选出组学及临床独立风险预测因素用于分别构建联合模型及影像组学列线图。使用接收者操作特征曲线、校准曲线及决策曲线分析评估所构建模型的效用。结果:与基于静脉期的组学模型相比,基于动脉期的组学模型显示出更好的预测性能。外部验证组验证了基于动脉期的模型稳定性（AUC=0.789）。通过逻辑回归分类器,整合了基于动脉期的影像组学特征和临床影像学参数的列线图在训练和验证组中显示出最佳的预测性能,AUC分别为0.877（95%CI,0.825至0.930）和0.854（95%CI,0.756至0.953）。影像组学列线图的疗效高于联合模型。ROC曲线、校准曲线和决策曲线证明了所开发的列线图的临床实用性。结论:基于CT影像组学列线图可作为一种无创工具,用于进展期胃癌患者术前预测分化程度。
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