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基于灰阶超声的不同影像组学模型鉴别乳腺肿块良恶性的价值
文献摘要：
目的 探讨基于灰阶超声的不同影像组学模型鉴别乳腺肿块良恶性的临床价值.方法 回顾性分析2018年10月至2020年10月皖南医学院附属太和县人民医院经病理证实的180例患者的乳腺肿块灰阶超声图像并提取影像特征,将肿块按照7:3随机抽样,其中126个肿块作为训练组,54个肿块作为验证组.采用单因素方差分析及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选最优特征构建影像组学模型,使用5种方法构建模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各个模型的优劣,计算最优模型鉴别乳腺肿块良恶性的效能.结果 最终选出8个影像特征构建影像组学模型.对于训练组,随机森林和支持向量机模型的表现能力略高于决策树和逻辑回归模型,集成算法模型表现最差;在验证组,随机森林和逻辑回归模型的表现能力较强.验证组逻辑回归模型鉴别乳腺肿块良恶性的准确性、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值均高于随机森林,其值分别为83.33％、91.70％、83.33％、85.71％、81.82％和81.48％、83.33％、80.00％、76.92％、85.71％.结论 基于灰阶超声构建的影像组学对乳腺肿块良恶性的鉴别具有较高的临床价值,且5种建模方法中以逻辑回归模型的表现能力最强.
文献关键词：
影像组学;超声检查;乳腺肿瘤;诊断
中图分类号：
作者姓名：
周艳;叶磊;潘婷婷;张清;桑彩影;李静怡;于阿丽;孙明睿;谢玉海
作者机构：
236600安徽阜阳 皖南医学院附属太和县人民医院超声医学科;230001安徽合肥 中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)超声科;230001安徽合肥 中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)普外科;236600安徽阜阳 皖南医学院附属太和县人民医院影像科
文献出处：
引用格式：
[1]周艳;叶磊;潘婷婷;张清;桑彩影;李静怡;于阿丽;孙明睿;谢玉海-.基于灰阶超声的不同影像组学模型鉴别乳腺肿块良恶性的价值)[J].安徽医学,2022(02):127-131
A类：
B类：
影像组学,乳腺肿块良恶性,临床价值,皖南,太和县,灰阶超声图像,影像特征,随机抽样,训练组,单因素方差分析,最小绝对收缩和选择算子,LASSO,优特,特征构建,构建模型,受试者工作特征,最优模型,支持向量机模型,表现能力,略高于,决策树,逻辑回归模型,集成算法,算法模型,阳性预测值,阴性预测值,别具,超声检查,乳腺肿瘤
AB值：
0.208204
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