【摘 要】
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目的：探究基于增强CT纹理分析技术联合机器学习在腮腺腺淋巴瘤与混合瘤鉴别中的应用。方法：回顾性分析40例于本院手术并有完整病理资料的腮腺腺淋巴瘤与混合瘤患者，其中腺淋巴瘤组21例，混合瘤组19例。运用Mazda软件在增强CT静脉期图像上手动勾画病灶最大层面ROI区；应用Fisher系数、POE+ACC、MI及三者联合应用（FPM）的方法，筛选出最佳纹理参数，通过ROC曲线评估其诊断效能；最后采用R
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目的：探究基于增强CT纹理分析技术联合机器学习在腮腺腺淋巴瘤与混合瘤鉴别中的应用。方法：回顾性分析40例于本院手术并有完整病理资料的腮腺腺淋巴瘤与混合瘤患者，其中腺淋巴瘤组21例，混合瘤组19例。运用Mazda软件在增强CT静脉期图像上手动勾画病灶最大层面ROI区；应用Fisher系数、POE+ACC、MI及三者联合应用（FPM）的方法，筛选出最佳纹理参数，通过ROC曲线评估其诊断效能；最后采用RDA、PCA和LDA、NDA四种机器学习算法进行分类分析，并分析不同算法的诊断效能。结果：纹理特征参数中腺淋巴瘤组的WavEnHH＿s-4、GrVariance、45dgr＿Fraction低于混合瘤组，WavEnLL＿s-4、GrSkewness高于混合瘤组，且均在组间有统计学意义。ROC曲线显示WavEnLL＿s-4的敏感性与特异性较为平衡，AUC值、敏感性、特异性分别为0.797、84.2%、76.2%，具有良好诊断效能；RDA、PCA、LDA、NDA算法的误判率范围分别为30.0%～37.5%、30.0%～37.5%、7.5%～37.5%、5.0%～12.5%，其中误判率最低的是FPM联合NDA分类分析法，为5.0%；准确率、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为95.0%、95.2%、94.7%、95.2%、94.7%，分类效能最佳。结论：增强CT纹理分析提取的最佳特征参数在腮腺腺淋巴瘤与混合瘤间具有显著差异，FPM联合NDA分类分析法误判率最低，有助于鉴别腮腺腺淋巴瘤与混合瘤。
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