基于增强CT门静脉期图像的影像组学模型对进展期胃腺癌浆膜浸润的预测价值

摘要：

目的 利用uAI科研平台建立进展期胃腺癌增强CT的影像组学特征模型,探究其预测浆膜浸润的可行性.方法 回顾性分析2019年1月至2021年12月扬州大学附属苏北人民医院收治的170例进展期胃腺癌患者的临床资料,其中浆膜浸润组90例,非浆膜浸润组80例.所有患者均行增强CT扫描,在增强CT门静脉期图像上勾画感兴趣区(ROI)并提取影像组学特征,采用五折交叉(种子数为20)法将170例患者的影像数据分为训练组(136例)和测试组(34例),采用LASSO算法实现高维数据的降维,并用逻辑回归分类器构建预测进展期胃腺癌浆膜浸润的影像组学模型,最后绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),用曲线下面积(AUC)、精确率、灵敏度、特异度及准确率评估模型的预测效能.结果 进展期胃腺癌门静脉期影像组学模型训练组和测试组AUC值分别为0.868、0.823,精确率、灵敏度、特异度及准确率分别为0.808、0.794、0.788、0.791和0.752、0.767、0.725、0.747.结论 基于增强CT门静脉期图像的影像组学模型对进展期胃腺癌浆膜浸润具有较好的预测价值.

关键词：胃腺癌、浆膜浸润、CT、影像组学

所属期刊栏目：36

分类号：R735.2(肿瘤学)

在线出版日期：2023-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：17-20