【摘 要】
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目的:腮腺多形性腺瘤与沃辛瘤的术前鉴别对于治疗决策至关重要。在本研究中,我们开发并验证了基于MRI的影像组学模型对腮腺多形性腺瘤与沃辛瘤进行鉴别。研究方法:回顾性分析242例经组织病理证实的腮腺多形性腺瘤（131例）与沃辛瘤（111例）患者的临床资料和MRI平扫图像,将所有病例以7:3随机分为训练组和验证组。对MRI图像中肿瘤进行分割后,分别从T1WI和T2WI FS图像中提取1130个影像组学特
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目的:腮腺多形性腺瘤与沃辛瘤的术前鉴别对于治疗决策至关重要。在本研究中,我们开发并验证了基于MRI的影像组学模型对腮腺多形性腺瘤与沃辛瘤进行鉴别。研究方法:回顾性分析242例经组织病理证实的腮腺多形性腺瘤（131例）与沃辛瘤（111例）患者的临床资料和MRI平扫图像,将所有病例以7:3随机分为训练组和验证组。对MRI图像中肿瘤进行分割后,分别从T1WI和T2WI FS图像中提取1130个影像组学特征,通过方差分析、最小收缩和选择算子等进行影像组学特征筛选。将训练组选择的特征使用logistic回归、随机森林、支持向量机分别构建机器学习模型,从中选出最佳机器学习模型,随后结合临床因素构建影像组学联合模型。分别计算训练组和验证组模型的受试者工作特征曲线、准确度、灵敏度、特异度以评价该模型区分多形性腺瘤和沃辛瘤的诊断效能。结果:通过特征提取、降维、筛选后最终得到17个特征构建影像组学联合模型。基于支持向量机构建的模型,在训练组和验证组中的分类准确度分别为93.45%和90.54%。联合模型的AUC在训练组（0.984 vs.0.845,p<0.001）和验证组（0.974vs.0.853,p=0.002）中均高于临床模型。结论:基于MRI构建的影像组学模型,对腮腺多形性腺瘤和沃辛瘤的定量鉴别良好,对临床决策有一定的帮助。
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