【摘 要】
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目的 使用CT影像组学方法 ,建立6种机器学习模型,鉴别胰腺浆液性囊腺瘤（SCN）及黏液性囊性肿瘤（MCN）,试图提高该两种疾患的诊断能力,并探索和比较多种机器学习模型的效能。方法 回顾性收集经手术病理证实的37例胰腺SCN患者及28例MCN患者的CT影像学资料,所有患者均在术前做过CT增强扫描。所有病变在CT门脉期图像上手动勾画体积感兴趣区（VOI）并提取720个影像组学参数,纳入病例按7:3分
【机 构】
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南京中医药大学附属医院(江苏省中医院)放射科
【基金项目】
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江苏省中医院高峰学术人才项目（y2018rc04）；
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目的 使用CT影像组学方法 ,建立6种机器学习模型,鉴别胰腺浆液性囊腺瘤（SCN）及黏液性囊性肿瘤（MCN）,试图提高该两种疾患的诊断能力,并探索和比较多种机器学习模型的效能。方法 回顾性收集经手术病理证实的37例胰腺SCN患者及28例MCN患者的CT影像学资料,所有患者均在术前做过CT增强扫描。所有病变在CT门脉期图像上手动勾画体积感兴趣区（VOI）并提取720个影像组学参数,纳入病例按7:3分为训练组及验证组数据。在训练组中采用单变量分析、Spea rman相关分析及Lasso方法 进行降维处理,并联合降维后的参数应用Logistic回归、随机森林、引导聚集算法、支持向量机、人工神经网络及朴素贝叶斯共6种机器学习方法 建模,在训练组及验证组中预测效能并进行比较。结果 在训练组中从门脉期提取出的720个影像组学参数降维后筛选出11个参数,6种机器学习联合参数创建的模型在验证组中预测均有较好的效能,其中人工神经网络模型在验证组中表现最佳[ROC曲线下面积（AUC）为0.920,敏感性为0.750,特异性为0.999,准确性为0.895)]。结论 基于胰腺门脉期CT的人工神经网络机器学习建模对胰腺SCN及MCN有很好的鉴别价值。
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