典型文献
计算机断层扫描影像组学在小胰腺癌筛查中的应用
文献摘要：
目的 开发一种基于腹部CT平扫图像的小胰腺癌(肿瘤最大径≤2 cm)辅助诊断工具.方法 回顾性分析在海军军医大学(第二军医大学)第一附属医院收治并经病理证实的206例小胰腺癌患者和268例胰腺正常者的影像学资料,并按时间顺序分成训练集(2014年1月至2019年12月收治的143例小胰腺癌患者和188例胰腺正常者)和验证集(2020年1月至2021年12月收治的63例小胰腺癌患者和80例胰腺正常者).由2位影像医学科医师通过nnU-Net自动分割模型在腹部CT平扫图像上对胰腺整体进行自动勾画,提取影像组学特征.依次采用方差分析、Spearman相关分析和ROC曲线进行特征的降维和选择,构建极端梯度提升(XGBoost)预测模型.通过ROC曲线评估XGBoost预测模型的诊断效能,采用决策曲线分析法(DCA)评价模型的临床适用性.结果 206例小胰腺癌的大小为(1.69±0.77)cm.在训练集中,XGBoost预测模型诊断小胰腺癌的AUC值、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.99、0.92、0.97、0.91和0.98;在验证集中,AUC值、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.99、0.94、0.96、0.93和0.97.DCA分析提示患者可从该模型中受益.结论 基于对腹部CT平扫图像的影像组学分析构建的XGBoost预测模型能准确鉴别小胰腺癌患者和胰腺正常者,有望成为筛查小胰腺癌的辅助工具.
文献关键词：
胰腺肿瘤;小胰腺癌;极端梯度提升;影像组学;计算机断层扫描;腹部;自动分割模型
中图分类号：
作者姓名：
张浩;付贝;孟英豪;方旭;边云;汪军;邵成伟;卢明智
作者机构：
海军军医大学(第二军医大学)第一附属医院影像医学科,上海 200433;海军军医大学(第二军医大学)第一附属医院放疗科,上海 200433
文献出处：
引用格式：
[1]张浩;付贝;孟英豪;方旭;边云;汪军;邵成伟;卢明智-.计算机断层扫描影像组学在小胰腺癌筛查中的应用)[J].海军军医大学学报,2022(10):1163-1169
A类：
B类：
计算机断层扫描,小胰腺癌,平扫,肿瘤最大径,辅助诊断,诊断工具,海军军医,第二军医大学,正常者,按时,训练集,验证集,影像医学,医学科,nnU,Net,自动分割模型,自动勾画,影像组学特征,极端梯度提升,XGBoost,诊断效能,采用决策,决策曲线分析,DCA,阳性预测值,阴性预测值,影像组学分析,辅助工具,胰腺肿瘤
AB值：
0.207602
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