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题名基于PET代谢参数构建孤立性肺良恶性病变预测模型
被引量：7
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作者
江伟
徐文贵
张瑞平
朱磊
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机构
天津医科大学肿瘤医院分子影像与核医学科国家肿瘤临床医学研究中心天津市"肿瘤防治"重点实验室天津市恶性肿瘤临床医学研究中心
天津医科大学肿瘤医院放疗科国家肿瘤临床医学研究中心天津市"肿瘤防治"重点实验室天津市恶性肿瘤临床医学研究中心
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出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2019年第5期696-700,共5页
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文摘
目的基于PET代谢参数构建预测模型,探讨其鉴别诊断孤立性肺良恶性病变的价值。方法回顾性分析接受^(18)F-FDG PET/CT检查的135例孤立性肺病变患者,测量病灶代谢参数,包括肿瘤代谢体积(MTV)、最大标准化摄取值(SUV_(max))、标准化摄取值峰值(SUV_(peak))、平均标准化摄取值(SUV_(mean))和标准化糖酵解总量(SUV_(tlg)),以及瘦体质量SUV(SUL),包括SUL_(max)、SUL_(peak)、SUL_(mean)和SUL_(tlg)。利用支持向量机(SVM)对PET代谢参数构建模型,以赤池信息准则筛选最优化模型。绘制ROC曲线,评价模型对肺良恶性病变的诊断价值,以置换检验进行内部验证。结果最终获得2个最优化模型(AIC值均为-232.92),分别称为Mgroup A(纳入参数为MTV、SUV_(peak)和SUV_(tlg))和Mgroup B(纳入参数为MTV、SUV_(peak)和SUL_(tlg))。Mgroup A模型诊断肺良恶性病变的AUC为0.865(P=0.021),灵敏度82.72%,特异度83.33%,准确率82.96%;Mgroup B模型的AUC为0.863(P=0.030),灵敏度82.72%,特异度83.33%,准确率82.96%;2个模型间AUC差异无统计学意义(P=0.294)。置换检验提示模型均稳定可靠。结论基于PET代谢参数构建SVM模型对肺孤立性良恶性病变具有较好的鉴别诊断效能,但脂肪校正不能提高代谢参数的诊断效能。
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关键词
肺肿瘤
氟脱氧葡萄糖F18
正电子发射断层显像术
支持向量机
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Keywords
lung neoplasms
fludeoxyglucose F 18
positron-emission tomography
support vector machine
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分类号
R734
[医药卫生—肿瘤]
R817
[医药卫生—影像医学与核医学]
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