【摘 要】
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目的 探讨基于增强CT图像的影像组学术前预测胃癌淋巴结转移的价值。方法 回顾性分析经手术后病理证实的胃癌患者259例，将其随机分为训练集（n=183）和验证集（n=76）。在CT增强静脉期图像上对肿瘤区域进行分割，使用AK软件计算提取396个影像组学特征，在训练集中采用最小冗余最大相关方法 （mRMR）及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）来选择最有预测价值的影像组学特征,使用多元逻辑回归分析构建
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金重点项目（KJ2019A0402）； 蚌埠医学院自然科学重点项目（2020byzd082）蚌埠医学院自然科学重点项目（BYKY2019124ZD）；
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目的 探讨基于增强CT图像的影像组学术前预测胃癌淋巴结转移的价值。方法 回顾性分析经手术后病理证实的胃癌患者259例，将其随机分为训练集（n=183）和验证集（n=76）。在CT增强静脉期图像上对肿瘤区域进行分割，使用AK软件计算提取396个影像组学特征，在训练集中采用最小冗余最大相关方法 （mRMR）及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）来选择最有预测价值的影像组学特征,使用多元逻辑回归分析构建影像组学预测模型，最后使用受试者工作特征（ROC）曲线，在训练集和验证集中分别通过曲线下面积（AUC）评估该模型预测胃癌淋巴结转移的效能。结果 在提取的396个影像组学特征中，最终筛选出12个对胃癌淋巴结转移最有预测价值的影像组学特征构建影像组学模型，其在训练集和验证集中的AUC分别为0.82和0.78，其准确度、敏感度、特异度分别为0.79、0.74、0.83及0.76、0.63、0.85。结论 基于增强CT图像的影像组学对术前预测胃癌淋巴结转移具有潜在的价值。
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