基于CT影像组学的腮腺良恶性肿瘤分类方法研究

来源 :重庆医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xianglongke2000
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目的探讨CT影像组学在腮腺良恶性肿瘤分类中的应用价值。方法回顾性分析经手术病理证实的313例腮腺肿瘤患者的临床和影像学资料,包括腮腺恶性肿瘤73例,良性肿瘤240例。所有患者均行CT平扫及增强扫描,按照7:3的比例将患者分成训练集(219例)和验证集(94例)。采用SPSS 23.0软件分析临床特征。运用Python软件提取影像组学特征,运用皮尔逊相关系数(PCC)结合Relief算法进行影像组学特征筛选,最后采用支持向量机(SVM)建立腮腺良恶性肿瘤鉴别诊断的影像组学模型、影像组学综合模型,并用受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)对模型进行评价。结果共获得1218个组学特征,筛选后最终获得最有价值的影像组学特征15个。另获得有统计学意义的临床特征4个。影像组学模型训练集和验证集的AUC、准确度、敏感度、特异度分别为0.89[95%CI(0.85,0.93)]、0.87、0.93、0.85,验证集AUC、准确度、敏感度、特异度分别为0.83[95%CI(0.76,0.87)]、0.87、0.93、0.85。合并临床特征后的综合模型在训练集和验证集中AUC分别提高到0.94[95%CI(0.89,0.97)]和0.90[95%CI(0.86,0.95)]。结论基于CT的影像组学模型具有良好的鉴别腮腺良恶性肿瘤的潜能,结合临床特征构建影像组学综合模型后诊断效能可得到进一步提高。
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