基于增强CT特征的logistic模型预测胸腺上皮肿瘤组织学分型

摘要：

目的 探讨基于增强CT影像学特征构建并验证logistic模型在预测胸腺上皮肿瘤组织学分型中的应用价值.方法 回顾性分析2015年12月至2020年6月在浙江省人民医院行增强CT检查并经病理证实的178例胸腺上皮肿瘤患者资料,根据组织学分型分为低危组91例(A、AB、B1)、高危组(B2、B3)43例和胸腺癌44例.将所有患者依据检查时间先后按7:3比例诊断时间分为训练组124例和测试组54例.由2位放射科医师采用盲法对肿瘤CT特征进行评估,分析不同影像特征与组织学分型的相关性,建立并验证logistic预测模型,使用ROC曲线评估模型的诊断效能,使用决策曲线分析(DCA)评估模型效益.结果 3组患者年龄、性别、钙化、强化程度的差异均无统计学意义(均P>0.05),肌无力、大小、形状、边界、坏死、强化方式、心包侵犯、大血管侵犯、胸膜侵犯、心包积液、胸腔积液、肿大淋巴结比较差异均有统计学意义(均P<0.05).使用多因素logistic回归构建包含了形态、边界、心包侵犯的预测模型,该模型预测高危胸腺瘤及胸腺癌的AUC在训练组和测试组中分别为0.900和0.889.结论 基于增强CT特征构建的logistic预测模型是一种无创性预测胸腺上皮肿瘤组织学分型的工具,有助于识别高危胸腺瘤及胸腺癌.

关键词：胸腺肿瘤、体层摄影术、组织病理学、logistic回归

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在线出版日期：2021-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：167-171,179