基于胰腺CT的影像组学在预测糖耐量受损人群胰岛素抵抗中的应用价值

Application value of pancreatic CT-based radiomics in predicting insulin resistance in people with impaired glucose tolerance

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摘要目的:探讨基于CT胰腺平扫影像组学在预测糖耐量受损人群胰岛素抵抗(IR)中的应用价值.方法:回顾性收集首次确诊的糖耐量受损患者381例,依据稳态模型胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)中位数,分为高IR组191例,低IR组190例;并按照8∶2的比例,随机分成训练集304例及测试集77例.勾画胰腺ROI,提取影像组学特征,通过降维和筛选后,选择最优特征.构建8种机器学习模型,并选取支持向量机(SVM)、多层感知机(MLP)、随机森林(RF)、自适应提升算法(AdaBoost)4种机器学习方法构建诊断预测模型.采用ROC曲线评价各影像组学模型的预测效能.结果:共提取1 834个特征,采用Pearson相关系数分析筛选保留189个特征.通过最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法和5折交叉验证降维至23个主要组学特征.构建的SVM、MLP、RF、AdaBoost 4种预测模型在测试集中的AUC分别为0.723、0.731、0.807、0.681,其中RF模型的预测效果较好.结论:基于CT胰腺平扫影像组学特征构建的RF模型,对糖耐量受损人群的IR水平具有较好的预测效能.