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摘要目的：<br>　　研究基于1.5T核磁共振FS-T2WI及ADC序列影像组学特征在Ⅲ期2型糖尿病肾病（DN）中的诊断价值：通过建立Ⅲ期2型糖尿病肾病患者的FS-T2WI、ADC及联合影像组学诊断模型，旨在利用影像组学方法对Ⅲ期2型糖尿病肾病患者进行早期诊断。<br>　　材料及方法：<br>　　共纳入88名受试者，其中包括经穿刺病理证实的Ⅲ期2型糖尿病肾病受试者55人，年龄分布30~68岁；正常健康志愿者33人，年龄分布31~74岁。受试者一般临床资料包括纳入年龄、性别、肌酐、尿素及体重指数（BMI）5个指标，数据分析使用使用spss26软件进行分析，分类资料使用卡方检验分析，连续变量使用独立样本t检验分析；对所有受试者行1.5T核磁共振检查并获得轴位FS-T2WI及ADC图像，使用ITK-SNAP软件对受试者右肾进行包括肾皮质及肾髓质的完整勾画，使用基于Python的pyradiomics库初步提取并筛选训练集受与测试集组受试者右肾FS-T2WI及ADC纹理特征，通过小波和高斯拉普拉斯滤波器从原始FS-T2WI及ADC图像中提取1409个成像特征。经同一医师不同时间再次对随机50例受试者图像进行二次勾画通过组内一致性检验（ICC）并保留ICC＞0.75的特征进行下一阶段分析，并使用R软件经LASSO算法最终经多折交叉验证选出系数不为0的高价值特征，将数据集使用随机分层抽样法按6∶4的比例分为训练集组（50人）与测试集组（38人）并分别建立FS-T2WI、ADC及联合影像逻辑回归（LR）模型并进行训练，并在验证集中验证，最终通过Delong检验评估各个诊断模型曲线下面积（AUC），并计算相应准确度（ACC）、敏感度（SEN）及特异性（SPE）。<br>　　结果：<br>　　一般临床资料中糖尿病肾病患者与正常志愿者间的尿素、肌酐及性别这三个临床特征间具有统计学意义(p＜0.05)，其中尿素、肌酐两个指标认为具有显著统计学差异（p＜0.001）;影像组学模型通过多次迭代筛选最终选择出8个特征用于FS-T2WI的建模，包括1个一阶特征和7个纹理特征，并选取了4个特征用于ADC的建模，包括2个一阶特征和2个纹理特征，最后经融合过滤后选取11个特征进行FS-T2WI+ADC联合模型的建模，包括3个一阶特征和8个纹理特征：FS-T2WI、ADC、FS-T2WI+ADC联合影像逻辑回归模型的训练集AUC值为0.96、0.91、0.98；测试集AUC值为0.91、0.89、0.93，三个模型均具有较好的分类诊断能力，其中FS-T2WI+ADC联合影像模型诊断效能最高，其AUC值在训练集和测试集中均最高，且三个模型AUC值经Delong检验不存在显著统计学差异（p＞0.05），联合模型测试集特异性和精度值、敏感度分别为90.9和89.5、88.9。<br>　　结论：<br>　　基于1.5T核磁共振FS-T2WI及ADC建立的影像组学模型在诊断Ⅲ期2型糖尿病肾病上具有可行性，且FS-T2WI+ADC联合影像组学模型具有更高的诊断效能。