【摘 要】
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目的:探讨基于T2WI图像的影像组学标签预测直肠癌KRAS基因突变的潜在价值。方法:回顾性分析山西省肿瘤医院2017年4月—2019年4月行盆腔MRI检查并具有KRAS基因检测结果的304例直肠癌患者的临床和影像资料,其中男175例,女129例,中位年龄59.6岁。将患者随机分为训练组（213例）和验证组（91例）。选取每例患者的高分辨率T2WI图像进行图像分割及影像组学特征提取,使用单变量统计分
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目的:探讨基于T2WI图像的影像组学标签预测直肠癌KRAS基因突变的潜在价值。方法:回顾性分析山西省肿瘤医院2017年4月—2019年4月行盆腔MRI检查并具有KRAS基因检测结果的304例直肠癌患者的临床和影像资料,其中男175例,女129例,中位年龄59.6岁。将患者随机分为训练组（213例）和验证组（91例）。选取每例患者的高分辨率T2WI图像进行图像分割及影像组学特征提取,使用单变量统计分析为主的“五步法”进行特征降维,并分别采用多变量logistic回归、决策树（DT）以及支持向量机（SVM）三种分类算法构建影像组学标签,用于预测直肠癌KRAS基因状态。受试者工作特征曲线（ROC）、校正曲线、决策分析曲线（DCA）评估影像组学标签的预测性能及临床效益。结果:训练组和验证组患者的基线资料比较以及两组中KRAS突变型与野生型患者的临床特征比较,差异均无统计学意义（P值均>0.05）。从每位患者的T2WI图像中提取960个影像组学特征,经特征筛选后得到7个与直肠癌KRAS基因相关的特征（P值均<0.05）。采用多变量logistic回归、DT及SVM构建的三个预测模型在ROC曲线下面积（AUC）:训练组分别为0.677、0.604和0.722,验证组分别为0.626、0.600和0.682。其中SVM模型在预测KRAS基因状态方面效能最好。DCA曲线示三种预测模型均有一定的临床效益,其中SVM预测模型净收益值最大。结论:基于T2WI图像的影像组学标签在预测直肠癌KRAS基因状态方面有一定的价值。
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