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基于多期CT影像组学模型及联合模型鉴别腮腺多形性腺瘤与基底细胞瘤
文献摘要：
目的探讨基于多期CT影像组学模型鉴别腮腺多形性腺瘤(PA)及基底细胞瘤(BCA)CT优势期相及价值.资料与方法回顾性收集2016年1月—2021年1月于重庆医科大学附属第一医院经病理证实的120例PA及50例BCA患者的术前CT多期影像及临床资料,将患者按7:3随机分为训练组119例及验证组51例.图像预处理并提取组学特征,计算观察者间组内相关系数(ICC),经最大相关最小冗余(mRMR)算法及LASSO回归分析降维、筛选后建立影像组学标签.用单因素分析筛选临床数据,将优势期相组学标签及临床资料建立联合模型,并用列线图评估其效能.结果选取ICC≥0.9的组学特征共1135个,筛选出平扫、动脉期、静脉期及延迟期的特征总数为9个、9个、8个、5个,影像组学特征及模型最优为动脉期,其曲线下面积为0.968(95％CI 0.940～0.997).将年龄、部位、同侧肿大淋巴结及动脉期组学标签纳入联合模型,其曲线下面积为0.973(95％CI 0.949～0.997),优于各期组学标签.结论CT扫描动脉期的影像组学特征鉴别腮腺PA与BCA优于其他期相,动脉期组学标签及临床资料建立的联合模型有较高的鉴别诊断价值.
文献关键词：
腮腺肿瘤;多形性腺瘤;基底细胞瘤;体层摄影术;X线计算机;影像组学;病理学;外科;诊断;鉴别
中图分类号：
作者姓名：
郑韵琳;刘欢;文明
作者机构：
重庆医科大学附属第一医院放射科,重庆 400016;通用电气医疗精准医学研究院,上海 201203
文献出处：
引用格式：
[1]郑韵琳;刘欢;文明-.基于多期CT影像组学模型及联合模型鉴别腮腺多形性腺瘤与基底细胞瘤)[J].中国医学影像学杂志,2022(03):220-227
A类：
B类：
多期,联合模型,腮腺多形性腺瘤,基底细胞瘤,PA,BCA,重庆医科大学,训练组,图像预处理,观察者,ICC,最大相关最小冗余,mRMR,LASSO,临床数据,列线图,平扫,动脉期,影像组学特征,同侧,肿大,淋巴结,各期,鉴别诊断价值,腮腺肿瘤,体层摄影术,线计算
AB值：
0.216446
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