典型文献
术前预测胰腺癌分化程度的临床-影像组学模型的建立和验证
文献摘要：
目的:建立预测胰腺癌分化程度的临床-影像组学模型,并在独立队列中进行验证.方法:收集56例经病理学检查确诊为胰腺癌的患者.基于MaZda将整个病灶作为感兴趣区(region of interest,ROI),采用软件自带的3种提取方式提取共计30个影像组学特征,并去除重复的特征.然后对影像组学特征进行检测,剔除高共线性特征.依据正态性检验,分别行独立样本t检验和Mann-Whitney U检验.再联合临床指标糖类抗原(carbohydrate antigen,CA)19-9,构建临床-影像组学预测模型.结果:特征Teta2和S(1,0)Entropy在高、中低分化组胰腺癌中存在显著差异,曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.68和0.70.两者联合得到的AUC为0.74.联合肿瘤标志物CA19-9建立的临床-影像组学模型的AUC为0.82,该临床-影像组学模型在验证组中同样获得了较好的诊断效力(AUC为0.78).结论:联合影像组学特征和临床指标构建的临床-影像组学预测模型可辅助评判胰腺癌分化程度.
文献关键词：
胰腺癌;分化程度;术前预测;影像组学
中图分类号：
作者姓名：
刘敏;周倩;吴雅蔚;臧秀;费孝静;侯锦路;叶德华
作者机构：
盱眙县人民医院影像科,江苏 淮安 223000;无锡市锡山人民医院鹅湖分院消化内科,江苏 无锡 214000;盐城市第一人民医院影像科,江苏 盐城 224000
文献出处：
引用格式：
[1]刘敏;周倩;吴雅蔚;臧秀;费孝静;侯锦路;叶德华-.术前预测胰腺癌分化程度的临床-影像组学模型的建立和验证)[J].肿瘤影像学,2022(01):64-68
A类：
Teta2
B类：
术前预测,胰腺癌,分化程度,病理学检查,MaZda,感兴趣区,region,interest,ROI,自带,提取方式,影像组学特征,共线性,线性特征,正态性检验,Mann,Whitney,再联合,临床指标,糖类抗原,carbohydrate,antigen,Entropy,低分化,area,under,curve,肿瘤标志物,CA19,诊断效力,指标构建
AB值：
0.309454
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