【摘 要】
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目的:探讨基于平扫及增强CT影像组学特征的机器学习模型预测早期急性胰腺炎（AP）进展的价值。方法:回顾性分析2013年11月～2021年1月弋矶山医院104例AP患者资料，其中进展期40例，非进展期64例。随机将患者按7∶3的比例分为训练组和验证组。对胰腺实质全部层面进行手动勾画ROI并进行三维融合，采用AK软件提取纹理特征，使用最小冗余最大相关（mRMR）和最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）
【基金项目】
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皖南医学院中青年科研基金项目（WK2020F26）；
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目的:探讨基于平扫及增强CT影像组学特征的机器学习模型预测早期急性胰腺炎（AP）进展的价值。方法:回顾性分析2013年11月～2021年1月弋矶山医院104例AP患者资料，其中进展期40例，非进展期64例。随机将患者按7∶3的比例分为训练组和验证组。对胰腺实质全部层面进行手动勾画ROI并进行三维融合，采用AK软件提取纹理特征，使用最小冗余最大相关（mRMR）和最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归分析筛选出最佳纹理特征。采用多因素Logistic回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）三种方法建立影像组学预测模型。利用受试者工作特征（ROC）曲线评价不同模型的预测效能。结果:基于平扫、动脉、静脉、延迟及四期联合序列构建的LR模型在训练组中的曲线下面积（AUC）分别为0.83、0.84、0.78、0.86、0.85,在验证组中分别为0.76、0.79、0.79、0.84、0.78;基于延迟期的12个最佳特征构建的RF和SVM模型在训练组中的AUC分别为0.78、0.84,在验证组中的AUC分别为0.72、0.77。结论:基于延迟期CT图像的影像组学特征构建的LR模型预测早期AP患者病情进展具有较高的价值。
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