基于CT影像组学模型在鉴别膀胱乳头状瘤与膀胱癌中的应用价值
目的 探讨利用CT影像组学方法在膀胱乳头状瘤与膀胱癌鉴别诊断中的应用价值.方法 回顾性分析105例经病理证实的膀胱乳头状瘤与膀胱癌患者,随机划分为训练集(68例)和验证集(37例).搜集患者治疗前的CT图像,采用MaZda软件提取影像组学特征并使用LASSO方法降维,构建影像组学标签.利用多因素逻辑回归筛选临床资料和强化CT值等相关变量分别建立非影像组学和影像组学列线图诊断模型,并使用校准度,区分度以及临床应用价值等对两者诊断效能进行对比评价.结果 通过筛选,15个最具相关性的影像组学特征用于建立影像组学标签,动脉期和静脉期相对强化CT值可作为诊断因子(P<0.05).影像组学诊断模型在训练集和验证集中曲线下面积(AUC)(训练集:0.913,验证集:0.825)均大于非影像组学模型(训练集:0.781,验证集:0.643,P<0.05),且同时具有较高的校准度和临床应用价值.结论 基于CT影像组学诊断模型在膀胱乳头状瘤与膀胱癌鉴别诊断中具有较高的诊断效能,有助于提供决策支持.
膀胱乳头状瘤、膀胱癌、体层摄影术、X线计算机、影像组学
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R741.041;R445.1;TP311.52
2021-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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