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基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学联合临床特征鉴别淋巴瘤及淋巴炎性增生
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作者 谢亮 秦甲霖 +5 位作者 吴瑞雪 向春锋 方鹏飞 寿晨锋 陈鸿 庞小溪 《安徽医科大学学报》 北大核心 2025年第5期954-963,共10页
目的建立并验证^(18)F-FDG PET/CT影像组学与临床特征联合模型鉴别淋巴瘤及淋巴炎性增生的能力。方法回顾性收集232例淋巴瘤及淋巴炎性增生的患者。分析组间临床与传统影像指标的差异。通过3D-Slicer、Lifex等医学软件勾画并提取特征,... 目的建立并验证^(18)F-FDG PET/CT影像组学与临床特征联合模型鉴别淋巴瘤及淋巴炎性增生的能力。方法回顾性收集232例淋巴瘤及淋巴炎性增生的患者。分析组间临床与传统影像指标的差异。通过3D-Slicer、Lifex等医学软件勾画并提取特征,筛选特征,构建PET/CT影像组学Logistic回归模型及PET/CT影像组学与临床特征联合的Logistic回归模型,评估模型鉴别诊断效能。结果患者一般临床特征组间差异分析显示,年龄、CT_(mean)和肿瘤代谢体积(MTV)在淋巴瘤与淋巴炎性增生患者间存在明显差异(P<0.05)。PET/CT影像组学Logistic回归模型在训练集和测试集受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.924(95%CI:0.884~0.960)和0.863(95%CI:0.774~0.939)。基于PET/CT影像组学与临床特征联合Logistic回归模型在训练集和测试集的AUC分别为0.933(95%CI:0.889~0.969)和0.884(95%CI:0.792~0.964)。决策曲线分析(DCA)表明影像组学与临床联合模型具有最高的临床净收益。结论基于PET/CT影像组学与临床特征联合模型在淋巴瘤与淋巴炎性增生具有良好的鉴别诊断效能。 展开更多
关键词 影像组学 淋巴瘤 淋巴炎性增生 PET/CT ^(18)F-FDG 核医学诊断
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