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基于T2WI图像构建的影像组学模型预测宫颈鳞状细胞癌分期的价值
文献摘要:
目的 探讨基于T2 WI联合临床指标建立的影像组学预测模型在鉴别宫颈鳞状细胞癌(CSCC)低分期(ES)和高分期(AS)的价值.方法 回顾性分析181例CSCC患者的治疗前T2 WI图像和临床资料.采用AK软件对T2 WI图像提取纹理特征,使用最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)降维后建立鉴别CSCC患者ES和AS的影像组学标签.运用单因素Logistic回归筛选独立临床危险因素,采用多变量Logistic回归构建预测CSCC分期的列线图;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估影像组学模型在训练组中的准确性,并通过验证组进行验证.采用校正曲线评估列线图预测和实际观察CSCC分期的一致性.结果 影像组学标签、肿瘤最大径、年龄和鳞状细胞癌抗原(SCC-Ag)水平为独立危险因素.训练组和验证组中预测CSCC分期的曲线下面积(AUC)分别为0.873[95%置信区间(CI)0.812~0.935]和0.840(95%CI 0.725~0.955).校正曲线显示列线图在预测和实际观察之间具有良好的一致性.结论 基于T2 WI图像联合临床指标建立的影像组学预测模型有助于鉴别CSCC患者ES与AS.
文献关键词:
宫颈鳞状细胞癌;T2加权成像;影像组学;模型
中图分类号:
作者姓名:
周永进;赵雪妙;钟屹;王海林;孔春丽;纪建松
作者机构:
丽水市中心医院放射科,浙江 丽水 323000
文献出处:
引用格式:
[1]周永进;赵雪妙;钟屹;王海林;孔春丽;纪建松-.基于T2WI图像构建的影像组学模型预测宫颈鳞状细胞癌分期的价值)[J].实用放射学杂志,2022(03):428-431
A类:
B类:
T2WI,影像组学,宫颈鳞状细胞癌,临床指标,CSCC,ES,AK,图像提取,纹理特征,选择算子,LASSO,多变量,列线图,受试者工作特征,训练组,校正曲线,肿瘤最大径,鳞状细胞癌抗原,Ag,置信区间,加权成像
AB值:
0.195722
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