【摘 要】
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目的:探讨基于薄层电子计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）影像组学模型对于空洞型肺癌及空洞型肺结核的预测价值。方法:回顾性分析2017年2月至2021年6月就诊于南昌市第一医院等多中心的92名肺部空洞患者（男65例,女27例）的临床资料及CT影像资料。所有患者治疗前均行常规薄层胸部CT扫描。采用随机抽样方法将患者按照4∶1的比例分为训练集（74例）与验证集（18例）,应用
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目的:探讨基于薄层电子计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）影像组学模型对于空洞型肺癌及空洞型肺结核的预测价值。方法:回顾性分析2017年2月至2021年6月就诊于南昌市第一医院等多中心的92名肺部空洞患者（男65例,女27例）的临床资料及CT影像资料。所有患者治疗前均行常规薄层胸部CT扫描。采用随机抽样方法将患者按照4∶1的比例分为训练集（74例）与验证集（18例）,应用3D Slicer软件提取薄层CT图像的107个影像组学特征,然后使用斯皮尔曼相关分析与套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）进行特征筛选,使用logistics回归分析分别构建影像组学模型、影像组学特征结合临床特征模型。结果:经过靶区的勾画,影像组学特征的提取,最终从107个影像组学特征中筛选出5个影像组学特征。在构建的radiomics模型中,验证集和训练集的曲线下面积（Area Under Curve,AUC）值分别为0.75和0.86。在radiomics and clinical features模型中验证集和训练集的AUC值分别为0.93和0.90。校准曲线显示逻辑回归模型在训练集和验证集的预测值与实际值存在较好的一致性。同时决策曲线分析法（Decision Curve Analysis,DCA）显示逻辑回归模型具有好的临床适用性。结论:基于薄层CT影像组学模型对于鉴别空洞型肺癌与空洞型肺结核具有较高的诊断价值。
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