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平扫CT影像组学鉴别肺炎型黏液腺癌与大叶性肺炎 被引量：6
1
作者 姬慧君 宁尚昆 +5 位作者 刘浅浅 陈盈秀 陈琪 顾梦瑶 黄勇 李万湖 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2023年第4期549-554,共6页
目的 观察平扫CT影像组学鉴别肺炎型黏液腺癌(PTMA)与大叶性肺炎(LP)的价值。方法 回顾性分析57例PTMA(PTMA组)和129例LP患者(LP组),按7∶3比例将其纳入训练集(n=131)和测试集(n=55)。比较组间患者临床资料,筛选临床特征,构建临床模型;... 目的 观察平扫CT影像组学鉴别肺炎型黏液腺癌(PTMA)与大叶性肺炎(LP)的价值。方法 回顾性分析57例PTMA(PTMA组)和129例LP患者(LP组),按7∶3比例将其纳入训练集(n=131)和测试集(n=55)。比较组间患者临床资料,筛选临床特征,构建临床模型;勾画病灶ROI,提取其影像组学特征,建立影像组学模型;基于临床特征及影像组学特征建立列线图模型。观察3种模型鉴别PTMA与LP的效能。结果 组间患者年龄和呼吸道症状占比差异均有统计学意义(P均<0.05)。临床模型鉴别训练集和测试集PTMA与LP的曲线下面积(AUC)分别为0.784和0.909。最终纳入16个影像组学特征建立影像组学模型,其在训练集和测试集鉴别PTMA与LP的AUC分别为0.909和0.870;列线图模型的AUC分别为0.939和0.933。影像组学模型及列线图模型在训练集鉴别PTMA与LP的AUC均大于临床模型(P均<0.05)。结论 平扫CT影像组学有助于鉴别PTMA与LP。 展开更多
关键词 肺肿瘤 肺炎 影像组学 体层摄影术 X线计算机
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