基于全肿瘤影像组学构建诺模图术前评估食管癌T分期
目的 探究基于全肿瘤影像组学构建诺模图术前评估食管癌T分期.方法 搜集经病理确诊的食管鳞状细胞癌患者,并经病理检测标准评估T分期,按照7:3的比例根据分册随机原则分为训练集和验证集,所有患者均在术前行增强MRI扫描,并对食管癌病灶进行全肿瘤分割,并提取共计385个特征,采用mRMR算法进行特征降维,采用LASSO方法选取特征构建影像组学标签,并联合临床数据构建联合模型评估食管癌T分期.结果 共计入组105例,T1 ～2分期的患者共计51例,T3分期的患者共计54例.男63例,女42例,平均年龄为(61±9)岁,经过特征降维后取log(λ)为0.094,保留特征SurfaceArea和ClusterShade_angle135_offset4构建影像组学标签(Radscore).联合性别与年龄构建联合模型,联合模型训练集AUC为0.78,测试集为0.79;影像组学标签评估训练集AUC为0.71,测试集为0.70;临床数据评估训练集为0.68,测试集为0.75.联合模型采用多元逻辑回归构建模型,并基于训练集影像组学标签以及临床数据构建诺模图.结论 基于术前增强MRI分割食管癌全肿瘤提取影像组学特征,并联合临床信息构建联合模型与诺模图可在术前为食管癌的分期提供影像学定量参考信息.
食管癌、T分期、全肿瘤分割、影像组学、诺模图
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TP391;R735.1;TP181
2021-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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