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增强CT影像组学模型可术前评估甲状腺乳头状癌颈部中央区淋巴结转移 被引量：2
1
作者 黄国慈 曾凤霞 +4 位作者 潘德润 冯晨雅 林志萍 文戈 陈卫国 《分子影像学杂志》 2022年第5期643-647,共5页
目的 探讨临床、CT影像组学及融合模型等6个模型术前预测甲状腺乳头状癌(PTC)中央区淋巴结转移(CLNM)的价值。方法 纳入103例PTC患者,根据术后病理结果将患者分为无CLNM组(n=50)和CLNM组(n=53),比较组间临床资料及CT征象差异,按7∶3比... 目的 探讨临床、CT影像组学及融合模型等6个模型术前预测甲状腺乳头状癌(PTC)中央区淋巴结转移(CLNM)的价值。方法 纳入103例PTC患者,根据术后病理结果将患者分为无CLNM组(n=50)和CLNM组(n=53),比较组间临床资料及CT征象差异,按7∶3比例随机将各组分为训练集及测试集,提取训练集CT影像组学的特征,构建临床模型、平扫期(NP)模型、动脉期(AP)模型、静脉期(AP)模型、NP+AP+VP模型及融合模型。模型的效能的评价标准为AUC、敏感度及特异性。结果 两组的性别差异有统计学意义(P=0.002);在CT征象中,两组间病灶直径(P=0.001)及甲状腺包膜侵犯(P=0.024)的差异有统计学意义。在NP模型、AP模型、VP模型及NP+AP+VP模型这4个组学模型中NP+AP+VP模型预测PTC患者发生CLNM的效能最佳。比较临床模型、NP+AP+VP模型及融合模型的预测效能,融合模型表现最佳,在训练集和测试集中均具有最高的AUC、敏感度和特异性。结论 融合模型在训练集和测试集中预测PTC患者发生CLNM的效能均最好,有望对术前评估PTC患者CLNM提供有效的辅助手段。 展开更多
关键词 甲状腺乳头状癌 中央区淋巴结转移 影像组学 预测模型 体层摄影术 X线计算机
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