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目的 探讨基于CT的影像组学模型对腺性膀胱炎(CG)与膀胱癌的鉴别诊断效能.方法 回顾性分析经病理证实的40例CG(CG组)和70例膀胱癌(膀胱癌组),均于术前接受盆腔平扫和三期增强CT扫描.分别在平扫、动脉期、静脉期及延迟期CT图像上勾画三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征.将按7:3随机将患者分入训练集与测试集.对各期CT影像组学特征数据行归一化处理,以最小冗余最大相关法(mRMR)、最小绝对收缩和选择算法(LASSO)及5折交叉验证进行特征降维;采用多因素Logistic回归分析建立影像组学模型.以受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型的诊断效能,采用Delong检验评价其效能差异,以决策曲线分析评估模型临床应用价值.采用Hosmer-Lemeshow检验和校正曲线评估模型拟合度.结果 分别基于平扫、动脉期、静脉期、延迟期影像组学特征建立了模型1、2、3、4,各纳入4、7、5及6个特征;其鉴别诊断CG与膀胱癌的曲线下面积(AUC)均>0.80,且Delong检验表明不同模型间AUC值差异无统计学意义(P均>0.05).模型2在测试组的AUC=0.939,高于其他模型.决策曲线分析表明,模型2用于临床鉴别CG与膀胱癌的净获益最高,Hosmer Lemeshow拟合优度检验显示模型2预测结果与实际结果差异无统计学意义(训练集:x2=8.75,P= 0.36;测试集:x2=4.72,P = 0.79)

作者:陈鹏飞;俞咏梅;吴琦;陈基明

来源:中国介入影像与治疗学 2021 年 18卷 6期

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作者:
陈鹏飞;俞咏梅;吴琦;陈基明
来源:
中国介入影像与治疗学 2021 年 18卷 6期
标签:
膀胱肿瘤 膀胱炎 体层摄影术,X线计算机 影像组学
目的 探讨基于CT的影像组学模型对腺性膀胱炎(CG)与膀胱癌的鉴别诊断效能.方法 回顾性分析经病理证实的40例CG(CG组)和70例膀胱癌(膀胱癌组),均于术前接受盆腔平扫和三期增强CT扫描.分别在平扫、动脉期、静脉期及延迟期CT图像上勾画三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征.将按7:3随机将患者分入训练集与测试集.对各期CT影像组学特征数据行归一化处理,以最小冗余最大相关法(mRMR)、最小绝对收缩和选择算法(LASSO)及5折交叉验证进行特征降维;采用多因素Logistic回归分析建立影像组学模型.以受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型的诊断效能,采用Delong检验评价其效能差异,以决策曲线分析评估模型临床应用价值.采用Hosmer-Lemeshow检验和校正曲线评估模型拟合度.结果 分别基于平扫、动脉期、静脉期、延迟期影像组学特征建立了模型1、2、3、4,各纳入4、7、5及6个特征;其鉴别诊断CG与膀胱癌的曲线下面积(AUC)均>0.80,且Delong检验表明不同模型间AUC值差异无统计学意义(P均>0.05).模型2在测试组的AUC=0.939,高于其他模型.决策曲线分析表明,模型2用于临床鉴别CG与膀胱癌的净获益最高,Hosmer Lemeshow拟合优度检验显示模型2预测结果与实际结果差异无统计学意义(训练集:x2=8.75,P= 0.36;测试集:x2=4.72,P = 0.79)