【摘 要】
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目的 应用CT影像组学评估自发性气胸患者的愈合时间，结合临床影响因素的分析，为难治性自发性气胸患者的诊疗提供一定的参考。方法 回顾性纳入2015年5月1日至2021年5月1日我院收治的147例自发性气胸患者的临床资料及治疗前的胸部计算机断层扫描（CT）,共提取了2 264个影像组学特征，通过最小绝对收缩和选择操作（LASSO）回归分析，选择出最合适的生存预测特征，机器算法选择Bagging决策树，
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目的 应用CT影像组学评估自发性气胸患者的愈合时间，结合临床影响因素的分析，为难治性自发性气胸患者的诊疗提供一定的参考。方法 回顾性纳入2015年5月1日至2021年5月1日我院收治的147例自发性气胸患者的临床资料及治疗前的胸部计算机断层扫描（CT）,共提取了2 264个影像组学特征，通过最小绝对收缩和选择操作（LASSO）回归分析，选择出最合适的生存预测特征，机器算法选择Bagging决策树，生成影像组学模型，以外部验证队列进行模型验证。分析患者的临床数据，用多因素Logistic回归分析评估临床影响因素。结果 wavelet＿glcm＿wavelet-llh-idmn、wavelet＿firstorder＿wavelet-hll-maximum、wavelet＿glcm＿wavelet-hll-imc2、log＿glcm＿log-sigma-2-0-mm-3d-idmn、wavelet＿glcm＿wavelet-hhl-imc2是最具特征的5个参数。训练集和外部验证集中的ROC曲线下面积分别为0.991和0.846。针对一般临床资料，结果显示，年龄和吸烟指数的差异有统计学意义（P＜0.05）;多因素Logistic回归分析显示，吸烟指数是气胸患者预后的危险因素（P＜0.05）。结论 CT影像组学建立的模型能够有效地识别难治性气胸的患者；吸烟指数较高的气胸患者容易发展为难治性气胸。
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