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基于增强CT影像组学模型鉴别肾透明细胞癌与非透明细胞癌 被引量：13
1
作者 王平 裴旭 +4 位作者 殷小平 任嘉梁 郭建党 赵珍珍 赵莹佳 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2019年第11期1689-1692,共4页
目的建立基于增强CT的影像组学模型,评估其鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)与非透明细胞癌(non-ccRCC)的应用价值。方法将147例ccRCC及32例non-ccRCC患者随机分为训练集125例和测试集54例。将所有患者的增强CT资料导入ITK-SNAP软件,手动勾画ROI... 目的建立基于增强CT的影像组学模型,评估其鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)与非透明细胞癌(non-ccRCC)的应用价值。方法将147例ccRCC及32例non-ccRCC患者随机分为训练集125例和测试集54例。将所有患者的增强CT资料导入ITK-SNAP软件,手动勾画ROI,获得16个特征,分别建立基于特征的随机森林(RF)模型和逻辑回归(LR)模型,采用ROC曲线观察模型对ccRCC的诊断效能。结果训练集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96(P<0.05),特异度为1.00,敏感度0.83;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.96(P<0.05),特异度为1.00,敏感度为0.83。测试集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96(P<0.05),特异度为1.00,敏感度为0.89;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.88(P<0.05),特异度为0.90,敏感度为0.77。结论基于增强CT影像组学模型可用于鉴别ccRCC与non-ccRCC;RF模型诊断价值较LR模型更高。 展开更多
关键词 肾肿瘤 影像组学 体层摄影术 X线计算机
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