【摘 要】
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目的从磁共振图像中分别提取可能发生包膜侵犯区域的不同组分的组学特征，用来帮助诊断前列腺癌的包膜侵犯。材料与方法一共选取了718例前列腺癌患者的T2和ADC数据，分为训练集574例和测试集144例。手动勾画腺体和癌灶ROI，并根据两者位置关系计算注意力ROI。将注意力ROI分为背景、腺体和癌灶三个部分分别提取组学特征组合建模。通过ROC、AUC、混淆矩阵和决策曲线对模型进行分析。结果使用腺体和癌灶ROI建立的模型在训练集上AUC为0.740和0.742，测试集上的AUC为0.746和0.755。注意力ROI
【机 构】
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华东师范大学上海市磁共振重点实验室，上海 200062南京医科大学第一附属医院，南京 210029苏州大学第一附属医院，苏州 215006华东师范大学上海市磁共振重点实验室，上海 200062华东师范
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目的从磁共振图像中分别提取可能发生包膜侵犯区域的不同组分的组学特征，用来帮助诊断前列腺癌的包膜侵犯。
材料与方法一共选取了718例前列腺癌患者的T2和ADC数据，分为训练集574例和测试集144例。手动勾画腺体和癌灶ROI，并根据两者位置关系计算注意力ROI。将注意力ROI分为背景、腺体和癌灶三个部分分别提取组学特征组合建模。通过ROC、AUC、混淆矩阵和决策曲线对模型进行分析。
结果使用腺体和癌灶ROI建立的模型在训练集上AUC为0.740和0.742，测试集上的AUC为0.746和0.755。注意力ROI模型AUC在训练集上为0.732，在测试集上提高到0.766。注意力子区域特征组合建模的结果最好，可以将训练集和测试集AUC提升到0.794和0.792。
结论相较于通过腺体或癌灶建立的影像组学模型，使用可能侵犯区域子区域建模能更好地预测前列腺癌的包膜侵犯，可以为临床包膜侵犯的诊断提供帮助。
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