【摘 要】
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目的 探讨纹理分析在肾透明细胞癌(ccRCC)术前病理分级及肾细胞癌病理亚型鉴别中的可行性.方法 回顾分析经手术病理证实并行术前CT检查的64例ccRCC及15例肾脏非透明细胞癌(嫌
【机 构】
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江苏省扬州大学临床医学院苏北人民医院影像科,江苏 扬州,225001
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目的 探讨纹理分析在肾透明细胞癌(ccRCC)术前病理分级及肾细胞癌病理亚型鉴别中的可行性.方法 回顾分析经手术病理证实并行术前CT检查的64例ccRCC及15例肾脏非透明细胞癌(嫌色细胞癌6例,乳头状细胞癌9例)患者资料.手术标本采用Fuhrman病理分级,其中Ⅰ级12例,Ⅱ级20例,Ⅲ级22例,Ⅳ级10例.进一步将其分为高级别组(Ⅲ级+Ⅳ级)32例及低级别组(Ⅰ级+Ⅱ级)32例.选取肾细胞癌皮质期图像,应用Mazda软件勾画ROI,通过Fisher系数降维提取出10个纹理参数.对特征参数行不同机器学习,并采用留一法交叉验证,最终以正确率、敏感度、特异度作为模型的评价指标.结果 ccRCC高、低分化组中的决策树诊断效能最高,正确率、敏感度、特异度分别为80.65％、76.67％、84.38％.ccRCC与肾非透明细胞癌中的随机森林模型诊断效能最高,决策树的诊断效能稍次之,正确率、敏感度、特异度分别为88.61％、92.19％、73.33％.综合2组实验结果,决策树在ccRCC病理分级及肾细胞癌病理亚型鉴别方面的应用价值较大,正确率较高,敏感度及特异度较为均衡.结论 CT影像组学联合机器学习有助于ccRCC恶性程度及肾细胞癌病理亚型的鉴别,具有一定的临床可行性.
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