【摘 要】
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目的:比较超声影像组学与ACR TI-RADS预测甲状腺结节（thyroid nodules,TNs）良恶性的能力,并探讨超声影像组学联合ACR TI-RADS预测TNs良恶性的能力。方法:总共纳入394个TNs,并全部作为训练组;从中随机抽取150个TNs作为验证组。基于训练组得到影像组学评分（radiomics score,Rad-score）,采用二元Logistic回归建立基于ACR TI
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目的:比较超声影像组学与ACR TI-RADS预测甲状腺结节（thyroid nodules,TNs）良恶性的能力,并探讨超声影像组学联合ACR TI-RADS预测TNs良恶性的能力。方法:总共纳入394个TNs,并全部作为训练组;从中随机抽取150个TNs作为验证组。基于训练组得到影像组学评分（radiomics score,Rad-score）,采用二元Logistic回归建立基于ACR TI-RADS、Rad-score、Rad-score与ACR TI-RADS相结合的模型,并绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）。采用曲线下面积（the area under ROC,AUC）、De Long检验和决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）确定最优模型。结果:最终选择四个最优特征（Vertl＿RLNonUni、Vertl＿GLevNonU、WavEnLH＿S4、Wav En HL＿S5）以建立Rad-score。De Long检验和DCA显示,训练组和验证组中Rad-score联合ACR TI-RADS的模型最优（AUC=0.913[95%可信区间{confidence interval,CI},0.881-0.939],0.899[95%CI,0.840-0.942]）,其次是ACR TI-RADS（AUC=0.898[95%CI,0.863-0.926],0.870[95%CI,0.806-0.919]）,Rad-score预测能力较前二者差（AUC=0.750[95%CI,0.704-0.792]和0.750[95%CI,0.672-0.817]）。结论:Rad-score联合ACR TI-RADS鉴别TNs良恶性的能力优于单独使用ACR TI-RADS或Rad-score。超声影像组学对提高TNs良恶性诊断能力有潜在价值。
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