【摘 要】
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目的:探讨基于CE-T1WI影像组学特征及机器学习在鉴别肺癌脑转移病理亚型中的应用价值。方法:纳入符合标准的肺癌脑转移患者共120例,患者均行MRI平扫及T1WI增强、原发病灶均经病理证实。在CE-T1WI轴位图上勾画整体瘤体边界、经汇医慧影提取感兴趣容积（VOI）的影像组学特征。将符合要求的病灶随机分为训练集（70%）、测试集（30%）,通过Lasso和随机森林进行特征筛选,然后通过DT、SVM
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目的:探讨基于CE-T1WI影像组学特征及机器学习在鉴别肺癌脑转移病理亚型中的应用价值。方法:纳入符合标准的肺癌脑转移患者共120例,患者均行MRI平扫及T1WI增强、原发病灶均经病理证实。在CE-T1WI轴位图上勾画整体瘤体边界、经汇医慧影提取感兴趣容积（VOI）的影像组学特征。将符合要求的病灶随机分为训练集（70%）、测试集（30%）,通过Lasso和随机森林进行特征筛选,然后通过DT、SVM、KNN、MULI、LD 5个鉴别模型在训练集和测试集上的AUC,准确度评价模型的预测模型。结果:提取影像特征（n=1212）,筛选出9个最优变量建立模型,基于T1WI增强图像中的DT分类器的AUC、准确度、F1值分别为:0.691、0.506、0.672;MULI分类器的AUC、准确度、F1值分别为:0.703、0.518、0.477;SVM分类器的AUC、准确度、F1值分别为:0.556、0.518、0.371;KNN分类器的AUC、准确度、F1值分别为:0.621、0.530、0.351;LDA分类器的AUC、准确度、F1值分别为:0.704、0.530、0.496。混淆矩阵结果中LD方法在测试集中效果最佳,LD方法测试LUAD病变时P=0.529,R=0.878,测试LSCC病变时P=0.132,R=0.900;测试SCLC病变时P=0.338,R=0.766,其中DT与SVM过拟合。结论:基于CE-T1WI组学特征在鉴别肺癌病理亚型中有一定的影像学价值,根据定量结果及混淆矩阵综合分析,LD模型最优。
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