基于T2WI-Dixon水相影像组学的模型对卵巢肿瘤良恶性鉴别能力的研究
目的 探讨基于T2WI-Dixon水相的影像组学结合检验指标ROMA指数、ADC值来建立模型鉴别卵巢肿瘤良恶性的价值.方法 回顾性收集2019年7月—2021年6月郑州大学第三附属医院经手术病理证实的91例原发性卵巢肿瘤患者的临床及MRI资料,按7∶3随机分成训练组(62例)和测试组(29例).在T2WI-Dixon水相基于肿瘤全体积提取了 1 409个影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析等方法,筛选出19个纹理特征建立影像组学模型;通过Logistic回归分析ADC值、ROMA指数及影像组学评分(rad score),分别建立影像检验模型及联合模型来鉴别卵巢肿瘤良恶性.采用受试者工作特征(ROC)曲线和曲线下面积(AUC)评价三个模型的预测性能.结果 联合模型的诊断效能高于影像检验模型和影像组学模型,AUC为0.94,准确率、敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为90％、83％、94％、91％和89％.影像检验模型的AUC为0.91,准确率、敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为76％、83％、71％、66％和86％,影像组学模型AUC为0.86,准确率、敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值为76％、67％、82％,73％和78％.三组模型AUC差异无统计学意义(P=0.435,0.504,0.169).结论 影像组学评分结合影像、检验参数建立的联合模型可以术前无创性鉴别卵巢肿瘤良恶性.
卵巢肿瘤、磁共振成像、影像组学、ROMA指数
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R445.2(诊断学)
河南省医学科技攻关计划项目LHGJ20190380
2022-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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