【摘 要】
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目的 探讨CT影像组学特征鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)和肾非透明细胞癌(non-ccRCC)的价值,构建准确性较高的预测模型.方法 回顾性分析经病理证实的54例ccRCC和25例non-ccRCC.患
【机 构】
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南京医科大学附属淮安第一医院CT室,江苏 淮安 223300;GE医疗,上海 210000
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目的 探讨CT影像组学特征鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)和肾非透明细胞癌(non-ccRCC)的价值,构建准确性较高的预测模型.方法 回顾性分析经病理证实的54例ccRCC和25例non-ccRCC.患者术前均行肾脏多期相CT扫描.使用ITK-SNAP软件人工逐层分割各期相病灶,生成三维ROI.对ROI进行高通量特征采集,并以7︰3的比例随机选择训练组和测试组,应用Spearman相关分析和LASSO降维处理进行特征筛选,构建预测模型,用十折交叉验证方式结合ROC曲线验证各模型的预测效能.结果 基于平扫期、皮髓质期、实质期、排泄期及增强3期综合数据构建了5个鉴别ccRCC与non-ccRCC的影像组学模型,5个模型在训练组中的AUC分别为0.93(95％CI:0.85～1.00)、0.98(95％CI:0.94～1.00)、0.93(95％CI:0.84～1.00)、0.92(95％CI:0.84～1.00)和0.98(95％CI:0.93～1.00),模型准确度分别为88％、84％、92％、84％和98％;5个模型在测试组中的AUC分别为0.83(95％CI:0.67～0.99)、0.95(95％CI:0.89～1.00)、0.91(95％CI:0.82～1.00)、0.91(95％CI:0.80～1.00)和0.96(95％CI:0.88～1.00),模型准确度分别为73％、89％、81％、89％和93％.增强3期综合模型的AUC值和准确度最高.结论 基于CT影像组学特征构建的5个模型对ccRCC和non-ccRCC术前鉴别诊断均有一定价值,增强3期综合模型预测效能最好.
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