【摘 要】
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目的根据CT放射组学特征构建分类模型以区分不同来源的肺转移瘤。方法选取2015年1月至2020年7月在重庆市红十字会医院就诊的胃癌、乳腺癌和肾癌发生肺转移的患者226例，共有402个转移瘤，通过留出法随机分为训练队列（训练集，n=136，280个转移瘤）和验证队列（验证集，n=90，122个转移瘤）。另外匹配2020年8月至2022年4月重庆市红十字会医院就诊的肺转移瘤患者68例（共138个肺转移瘤）作为外部测试队列（测试集）。感兴趣区域的分割由两名经验丰富的放射科医生在不了解临床信息的情况下独立手工完成
【机 构】
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重庆市红十字会医院（江北区人民医院）放射科，重庆 400020重庆市红十字会医院（江北区人民医院）放射科，重庆 400020重庆市红十字会医院（江北区人民医院）放射科，重庆 400020
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目的根据CT放射组学特征构建分类模型以区分不同来源的肺转移瘤。
方法选取2015年1月至2020年7月在重庆市红十字会医院就诊的胃癌、乳腺癌和肾癌发生肺转移的患者226例，共有402个转移瘤，通过留出法随机分为训练队列（训练集，n=136，280个转移瘤）和验证队列（验证集，n=90，122个转移瘤）。另外匹配2020年8月至2022年4月重庆市红十字会医院就诊的肺转移瘤患者68例（共138个肺转移瘤）作为外部测试队列（测试集）。感兴趣区域的分割由两名经验丰富的放射科医生在不了解临床信息的情况下独立手工完成，利用LASSO筛选最佳放射组学特征构建模型。选择支持向量机（SVM）和随机森林（RF）分别建立二分类和三分类模型，并采用受试者工作特征曲线评价两种模型分类效能。
结果验证集和测试集中患者的年龄（t=-0.06，P=0.534）、性别（χ2
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