换一批基于CT影像组学特征预测低分化胆囊癌的价值
Value of CT-based radiomics in predicting poorly differentiated gallbladder carcinoma
摘要目的:探讨多相CT影像组学特征在预测低分化胆囊癌中的价值.方法:回顾性分析本院行根治性胆囊切除术后经病理证实的胆囊癌,根据病理结果分为低分化组(占比44.5%)和非低分化组(占比55.5%).应用3D Slicer 软件手动勾画感兴趣区(ROI),分别提取动脉期及静脉期影像组学特征.使用互信息法筛选影像组学特征,将训练集三步降维法筛选的双期影像组学特征拟合至K-邻近算法构建胆囊癌低分化预测模型,测试集用于模型预测效能评价.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,通过比较曲线下面积(AUC),确定影像组学特征对低分化胆囊癌的预测效能.结果:筛选出双期特征各1 502个,应用三步降维法提取6个特征,即大面积强调、大区域高灰度强调、熵、均值、均方根、第10百分位.预测模型结果显示,训练集AUC 为0.83(灵敏度0.76,特异度0.71),测试集AUC为0.68(灵敏度0.67,特异度0.60).结论:双相CT影像组学特征对低分化胆囊癌的分级具有较好的预测价值,并具有可重复性.
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关键词
胆囊癌影像组学CT预测模型病理分级gallbladder carcinomaradiomicscomputed tomographyprediction modelpathological grading
分类号
R365（病理学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-1633.2024.01.002
发布时间
2024-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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