【摘 要】
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目的:1、结合机器学习与影像组学特征构建鉴别APA与IHA的模型并进行验证,为原醛症外科手术或其他治疗方式提供决策依据。2、比较Lasso-SVM、Lasso-Logistic两种机器学习模型与传统CT影像检查在鉴别APA与IHA中的价值。方法:运用影像组学方法从101例PA患者CT增强影像中提取患侧肾上腺特征,通过最低绝对收缩和选择算子（LASSO）回归模型对影像特征进行筛选,并依据所选特征通过
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目的:1、结合机器学习与影像组学特征构建鉴别APA与IHA的模型并进行验证,为原醛症外科手术或其他治疗方式提供决策依据。2、比较Lasso-SVM、Lasso-Logistic两种机器学习模型与传统CT影像检查在鉴别APA与IHA中的价值。方法:运用影像组学方法从101例PA患者CT增强影像中提取患侧肾上腺特征,通过最低绝对收缩和选择算子（LASSO）回归模型对影像特征进行筛选,并依据所选特征通过支持向量机（SVM）分类器、逻辑回归（Logistic）建立预测模型,使用受试者工作特征（ROC）曲线评价模型预测效果,从而鉴别APA及IHA。结果:经AVS或病理证实101例直径<2cm PA患者中,46例APA、55例IHA。Python软件提取1309个影像组学特征,LASSO回归模型筛选出5个最佳特征,ROC曲线分别分析SVM分类器和Logistic回归建立的模型,训练组与验证组的曲线下面积（AUC）为0.920、0.804和0.951、0.884,验证组灵敏度与特异度为75.0%、85.7%和92.8%、81.3%,可无创、准确、快捷对其分型。结论:机器学习与影像组学特征构建的模型可有效鉴别特发性醛固酮增多症与醛固酮腺瘤。
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