【摘 要】
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目的:本研究基于机器学习的CT影像组学分析构建肝脏泡型包虫病（Hepatic alveolar echinococcosis,HAE）边缘浸润带术前预测模型。方法:回顾性分析了经病理确诊为HAE的92例患者,其中边缘浸润带有侵犯40例,边缘浸润带无侵犯52例,所有患者手术前均接受了GE Discovery 750 HD CT扫描。从CT门脉期图像中逐层勾画HAE病灶并提取18个一阶统计量特征、14
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目的:本研究基于机器学习的CT影像组学分析构建肝脏泡型包虫病（Hepatic alveolar echinococcosis,HAE）边缘浸润带术前预测模型。方法:回顾性分析了经病理确诊为HAE的92例患者,其中边缘浸润带有侵犯40例,边缘浸润带无侵犯52例,所有患者手术前均接受了GE Discovery 750 HD CT扫描。从CT门脉期图像中逐层勾画HAE病灶并提取18个一阶统计量特征、14个形状特征、75个纹理特征和1302个滤波器高维特征。采用了方差阈值和Select KBest两种方法进行特征降维,筛选鉴别HAE边缘浸润带的CT影像标记物,并结合极限梯度增强树（Extreme gradient boosting,XGBoost）机器学习分类器,对提取的特征进行统计建模。通过ROC曲线下面积（Area under curve,AUC）、灵敏度（Sensitivity）、特异度（Specificity）、准确度、召回率和F1分数六个指标评估模型预测能力。结果:共勾画97个VOI,每个VOI上提取了1409个影像组学特征,通过方差阈值和Select KBest方法最终筛选两个最优特征,10Percentile（一阶统计量特征,P<0.05）和Gray Level Non Uniformity（纹理特征中的灰度不均匀性特征,P<0.05）,结合XGBoost分类器构建的模型具有良好预测能力（训练集边缘浸润带有侵犯AUC=0.94,测试集边缘浸润带有侵犯AUC=0.73）。结论:本研究引入机器学习技术预测HAE边缘浸润带,可作为一种新型术前预测方法,提取的两个CT影像标记物构建的模型具有良好预测准确性,为HAE的精准手术提供了新的术前评价方法。
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