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双能CT影像组学在甲状腺结节定性诊断中的价值研究
文献摘要：
目的 探讨基于双能量CT图像的影像组学预测模型对甲状腺结节良恶性的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析我院经病理证实的55例甲状腺结节患者的临床和影像资料,其中良性结节28例,恶性结节27例.患者术前均行甲状腺双能量CT平扫和增强扫描.通过双能量分析得到各期的Mixed图、VNC图及iodine图,分别对各期图像进行3D感兴趣区(Region of Interest,ROI)勾画及组学特征提取,采用单因素分析与最小绝对收缩算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)算法进行特征筛选,使用多因素逻辑回归分别构建混合能量模型及双能量模型.应用受试者操作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(Area Under Curve,AUC)对模型进行验证,评价影像组学特征预测良恶性甲状腺结节的效能.结果 经过特征筛选得到8个影像组学特征用于构建甲状腺结节良恶性鉴别模型.混合能量预测模型的AUC为0.86(95％CI:0.75～0.96),特异度和敏感度分别为72.4％、92.3％,诊断准确率为81.8％;双能量预测模型的AUC为0.95(95％CI:0.89～1),特异度和灵敏度分别为86.2％、100％,诊断准确率为92.7％.结论 基于双能量CT的影像组学预测模型对良恶性甲状腺结节有较高的诊断效能.
文献关键词：
甲状腺结节;影像组学;双能量;计算机断层成像;鉴别诊断
中图分类号：
作者姓名：
韦启君;林盛才;黄福灵;周春燚
作者机构：
广西医科大学第一附属医院放射科,广西南宁 530021
文献出处：
引用格式：
[1]韦启君;林盛才;黄福灵;周春燚-.双能CT影像组学在甲状腺结节定性诊断中的价值研究)[J].中国医疗设备,2022(12):87-90
A类：
B类：
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AB值：
0.364461
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