【摘 要】
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目的 探索基于MR T2WI影像组学特征对非小细胞肺癌(NSCLC)与小细胞肺癌(SCLC)的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析145例经病理证实的肺癌患者资料,采用分层抽样,按照7∶3比例随机
【机 构】
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710061 西安交通大学第一附属医院医学影像科;712000 咸阳,陕西中医药大学附属医院;712046 咸阳,陕西中医药大学
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目的 探索基于MR T2WI影像组学特征对非小细胞肺癌(NSCLC)与小细胞肺癌(SCLC)的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析145例经病理证实的肺癌患者资料,采用分层抽样,按照7∶3比例随机将患者分为训练组(102例)和验证组(43例).运用ITK-snap软件手动勾画肿瘤的感兴趣区(ROI),提取396个影像组学特征.对训练组数据使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归筛选特征,以病理结果为金标准,建立影像组学预测模型.使用受试者工作特征曲线(ROC)分别评价该预测模型在训练组和验证组的预测效能.结果 在训练组中,LAS-SO回归筛选出5个影像组学特征用于影像组学模型建立.该模型在鉴别SCLC与NSCLC中,训练组及验证组ROC曲线下面积(AUC)分别为0.874和0.786,敏感度为74.2％和63.9％,特异度为92.3％和85.7％,P值均＜0.05.结论 基于MR T2WI影像组学模型用于鉴别SCLC和NSCLC具有较高诊断效能.
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