目的 建立基于增强CT的影像组学模型,评估其鉴别肾透明细胞癌(ccRCC)与非透明细胞癌(non-ccRCC)的应用价值.方法 将147例ccRCC及32例non-ccRCC患者随机分为训练集125例和测试集54例.将所有患者的增强CT资料导入ITK-SNAP软件,手动勾画ROI,获得16个特征,分别建立基于特征的随机森林(RF)模型和逻辑回归(LR)模型,采用ROC曲线观察模型对ccRCC的诊断效能.结果 训练集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96(P＜0.05),特异度为1.00,敏感度0.83;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.96(P＜0.05),特异度为1.00,敏感度为0.83.测试集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96 (P＜0.05),特异度为1.00,敏感度为0.89;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.88(P＜0.05),特异度为0.90,敏感度为0.77.结论 基于增强CT影像组学模型可用于鉴别ccRCC与non-ccRCC;RF模型诊断价值较LR模型更高.
作者：王平；裴旭；殷小平；任嘉梁；郭建党；赵珍珍；赵莹佳
来源：中国医学影像技术 2019 年 35卷 11期
