【摘 要】
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研究目的:应用眼眶CT平扫的影像资料,提取影像组学特征,并建立预测模型,分析该模型对眼眶海绵状血管瘤的诊断效能。材料与方法:回顾性搜集2014年3月至2020年5月于吉林大学第二医院行眼眶CT平扫疑诊海绵状血管瘤的患者335例,均是单发病灶,后通过手术切除有明确病理结果,分为眼眶海绵状血管瘤组（215例）,非眼眶海绵状血管瘤组（120例）,将所有CT平扫的影像数据以DICOM格式进行预处理、感兴趣
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研究目的:应用眼眶CT平扫的影像资料,提取影像组学特征,并建立预测模型,分析该模型对眼眶海绵状血管瘤的诊断效能。材料与方法:回顾性搜集2014年3月至2020年5月于吉林大学第二医院行眼眶CT平扫疑诊海绵状血管瘤的患者335例,均是单发病灶,后通过手术切除有明确病理结果,分为眼眶海绵状血管瘤组（215例）,非眼眶海绵状血管瘤组（120例）,将所有CT平扫的影像数据以DICOM格式进行预处理、感兴趣区域（ROI）勾画与特征提取。采用6个特征选择技术和13个机器学习模型构建最佳分类模型,通过全局超参数搜索将每个模型的参数配置调整为最优,按照分层随机抽样的方法以8:2的比率分为训练集（268例）和测试集（67例）,选择每个训练模型组合下AUC最高的分类器对测试集进行测试,得到测试组不同机器学习模型的ROC曲线下面积（AUC）、准确性、灵敏度及特异度。另收集了眼眶核磁平扫+动态增强检查疑诊海绵状血管瘤的患者328例,均是单发病灶,有明确病理结果,并评估常规核磁检查的诊断效能。研究结果:1.对眼眶CT平扫疑诊海绵状血管瘤的患者335例进行一般资料统计分析,得出两组资料在密度（x~2=4.431,P=0.035）、位置（x~2=38.293,P＜0.001）具有统计学差异,而年龄（t=-1.553,P=0.121）、性别（x~2=1.515,P=0.218）、肿瘤边缘（x~2=0.001,P=0.970）则无统计学差异。2.评估了核磁平扫+动态增强检查对眼眶海绵状血管瘤的诊断效能,其AUC值为0.9420,准确性为0.9421,灵敏度为0.9572,特异度为0.9220。3.评估了基于CT平扫影像组学模型对眼眶海绵状血管瘤的诊断效能,基于影像组学特征,应用人工智能方法建立的SGD和LR诊断模型显示出较高的诊断效能,其AUC值分别为0.9448和0.9351,准确性分别为0.8806和0.8657,灵敏度分别为0.9070和0.8837,特异度分别为0.8333和0.8750。研究结论:1.CT平扫检查很难对眼眶海绵状血管瘤进行明确诊断,其作用在于快速检查和筛查病灶有无,而核磁平扫加动态增强检查可以对眼眶海绵状血管瘤提供明确诊断。2.基于CT平扫影像组学特征构建的机器学习模型对眼眶海绵状血管瘤有较高的诊断效能,其诊断能力接近于眼眶核磁平扫加动态增强,其中最优诊断模型为SGD模型,尤其对于没有核磁检查设备或无法做核磁动态增强扫描的基层医院,此模型能够辅助他们更好的诊断眼眶海绵状血管瘤。
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