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CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌

CT radiomics models for differential diagnosis of pulmonary lymphoma and pulmonary invasive mucinous adenocarcinoma

摘要目的 观察CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌(PIMA)的价值.方法 回顾性分析经病理证实的34例肺淋巴瘤(淋巴瘤组)及64例PIMA患者(PIMA组),按7∶3比例将其随机分入训练集和验证集.于胸部CT纵隔窗图像上沿病灶边缘手动勾画三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征参数.以最小冗余最大相关、LASSO十折交叉验证进行特征降维,以多因素Logistic回归分别构建影像组学标签、影像学特征模型及二者融合的个体化预测模型(以列线图表示).采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型对肺淋巴瘤与PIMA的鉴别效能,以决策曲线分析(DCA)综合评价模型的临床效用价值.结果 共获得15个影像组学参数用于构建影像组学标签;ROC曲线结果显示其鉴别训练集肺淋巴瘤与PIMA的AUC=0.84,验证集AUC=0.77.以空气支气管征、支气管扩张及胸腔积液构建影像学特征模型,训练集AUC-0.85,验证集AUC=0.81;融合列线图对训练集AUC=0.95,验证集AUC=0.92;列线图具有更高的临床效用价值.结论 基于CT征象、影像组学标签构建的个体化预测模型可有效鉴别肺淋巴瘤与PIMA.

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作者 吴琦 [1] 俞咏梅 [1] 葛亚琼 [2] 谢红湾 [1] 学术成果认领
作者单位 皖南医学院弋矶山医院影像中心,安徽芜湖 241001 [1] GE医疗中国,上海210000 [2]
栏目名称
DOI 10.13929/j.issn.1672-8475.2021.04.010
发布时间 2021-04-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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中国介入影像与治疗学

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