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基于增强CT影像组学联合临床特征预测高、低级别肾透明细胞癌
文献摘要：
目的 探讨基于增强CT影像组学联合临床特征预测肾透明细胞癌(ccRCC)病理核分级的价值.方法 回顾性分析经病理证实的141例ccRCC患者,WHO/国际泌尿病理学会(ISUP)分级Ⅰ～Ⅱ级为低级别组共88例,Ⅲ～Ⅳ级为高级别组共53例.动、静脉期图像手工勾画肿瘤感兴趣区(ROI),提取影像组学特征,筛选特征并建立逻辑回归模型.分析临床特征建立临床模型,结合临床特征与影像组学特征建立综合模型并绘制列线图.以霍斯默-莱梅肖(Hosmer-Lemeshow)拟合优度检验评价列线图的拟合度.绘制决策曲线评价列线图的净获益.结果 最佳影像组学模型在训练集和测试集的曲线下面积(AUC)分别为0.889[95％置信区间(CI)0.803～0.957]和0.821(95％CI 0.699～0.917).综合模型在训练集和测试集中AUC分别为0.891(95％CI 0.823～0.960)和0.823(95％CI 0.798～0.912),决策曲线也获得了良好的净获益.结论 结合临床特征与影像组学特征的综合模型对ccRCC病理核分级具有术前诊断价值,有助于临床精准诊疗.
文献关键词：
肾透明细胞癌;计算机体层成像;影像组学
中图分类号：
作者姓名：
黄忠江;姜增誉;李健丁;张智星;陈文青
作者机构：
山西医科大学医学影像学院,山西 太原 030000;山西医科大学第一医院影像科,山西 太原 030000
文献出处：
引用格式：
[1]黄忠江;姜增誉;李健丁;张智星;陈文青-.基于增强CT影像组学联合临床特征预测高、低级别肾透明细胞癌)[J].实用放射学杂志,2022(09):1487-1490
A类：
B类：
学联,特征预测,测高,低级,肾透明细胞癌,ccRCC,WHO,泌尿,ISUP,别组,高级别,勾画,感兴趣区,ROI,影像组学特征,逻辑回归模型,临床模型,结合临床,综合模型,列线图,Hosmer,Lemeshow,拟合优度检验,拟合度,决策曲线,训练集,测试集,置信区间,术前诊断,诊断价值,精准诊疗,计算机体层成像
AB值：
0.285665
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