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CT纹理分析对成人急性阑尾炎分型的预测价值
文献摘要：
目的 探讨CT纹理特征分析鉴别复杂性急性阑尾炎(CCA)和非复杂性急性阑尾炎(NCCA)的临床价值.方法 回顾性分析157例急性阑尾炎患者的临床资料,术后病理结果显示,其中CCA患者77例,NCCA患者80例;将125例分为观察组(训练集),32例分为对照组(测试集).通过Pyradiomics软件对术前患者CT图像提取纹理特征,采用t检验、Mann-Whitney?U秩和检验、最小绝对收缩和选择算子回归(LASSO)分析进行特征降维分析,使用支持向量机(SVM)、逻辑回归(Log)和决策树分类器(DTC)三种算法建立预测模型,选用接受者操作特征曲线AUC值最高的预测模型进行最终建模.结果 经过特征筛选,8个纹理特征可用于构建鉴别CCA和NCCA的预测模型.SVM、Log和DTC三种算法建立的模型在测试集上AUC值分别0.90、0.84和0.73,选择SVM模型进行下一步建模,最后训练集中预测模型的AUC、灵敏度、特异度分别为0.92、88.7％、79.1％,在测试集中分别为0.90、89.3％、85.0％.结论 CT图像纹理特征模型有利于鉴别诊断NCCA和CCA,有助于指导临床决策.
文献关键词：
复杂性急性阑尾炎;非复杂性急性阑尾炎;CT;纹理分析
中图分类号：
作者姓名：
朱翰林;冯波;张梅花;张海峰;魏培英;韩志江
作者机构：
311225 杭州市第九人民医院;310006 浙江大学医学院附属杭州市第一人民医院
文献出处：
引用格式：
[1]朱翰林;冯波;张梅花;张海峰;魏培英;韩志江-.CT纹理分析对成人急性阑尾炎分型的预测价值)[J].浙江临床医学,2022(08):1159-1161
A类：
复杂性急性阑尾炎,非复杂性急性阑尾炎,NCCA
B类：
纹理分析,预测价值,纹理特征分析,分析鉴别,临床价值,阑尾炎患者,术后病理,病理结果,训练集,测试集,Pyradiomics,图像提取,Mann,Whitney,秩和检验,最小绝对收缩和选择算子,LASSO,特征降维,降维分析,逻辑回归,Log,决策树分类器,DTC,接受者,操作特征,特征筛选,图像纹理特征,特征模型,鉴别诊断,临床决策
AB值：
0.242193
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