肾嫌色细胞癌与不典型透明细胞癌的CT纹理分析研究
目的 研究影像组学方法在肾嫌色细胞癌和强化方式不典型的透明细胞癌二者中的应用.方法 搜集行肾动脉CTA扫描的108例肾细胞癌患者的临床资料及影像学图像.应用影像组学中的Lasso回归统计方法和机器学习中的随机森林算法提取病例的CTA图像特征并使计算机学习,通过20次重复试验得到平均诊断准确率.患者的临床特征处理采用SPSS 20.0软件,计量资料用t检验,计数资料用x2检验,P＜0.05为差异具有统计学意义.结果 108例肾细胞癌中,透明细胞癌57例,嫌色细胞癌51例.两组病例临床特征中的性别和吸烟史差异具有统计学意义(P＜0.05),透明细胞癌更多见于吸烟的男性患者.放射科医师对两组病例诊断的平均准确性为(45.42±3.32)％,低于Lasso回归(76.5±12.26)％和随机森林算法(78.5±6.3)％.在两组病例中,随机森林算法给出的总准确性、对嫌色细胞癌诊断的特异性要高于Lasso回归,Lasso回归对透明细胞癌诊断的敏感性高于随机森林算法.结论 影像组学方法可以对肾嫌色细胞癌及透明细胞癌做出有效的鉴别诊断,且诊断能力高于放射科医师的能力.影像组学作为一种新兴的研究方法,有望为医学发展带来重要变革.
肾细胞癌、CT、影像组学、随机森林、Lasso回归
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R736.1;R445.3;R581
2020-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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