【摘 要】
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目的:探讨基于CT影像组学模型术前无创预测胰腺神经内分泌肿瘤（pancreatic neuroendocrine tumors,PNETs）病理分级（区分G1级与G2/3级）的可行性及价值。材料与方法:本研究回顾性收集来自2家医院经手术后病理证实的145例PNETs患者的临床及影像资料,以复旦大学附属中山医院病例为训练组（n=91,G1=34,G2/3=57）,广东省人民医院病例为验证组（n=54
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目的:探讨基于CT影像组学模型术前无创预测胰腺神经内分泌肿瘤（pancreatic neuroendocrine tumors,PNETs）病理分级（区分G1级与G2/3级）的可行性及价值。材料与方法:本研究回顾性收集来自2家医院经手术后病理证实的145例PNETs患者的临床及影像资料,以复旦大学附属中山医院病例为训练组（n=91,G1=34,G2/3=57）,广东省人民医院病例为验证组（n=54,G1=28,G2/3=26）。基于训练组动脉期（Arterial Phase,AP）和门静脉期（Portal venous Phase,PP）CT图像手动勾画的感兴趣区（region of interest,ROI）提取影像组学特征。利用皮尔森相关分析及Relief F（Relevance In Estimating Features F）算法进行影像组学特征筛选,采用logistic回归构建预测PNETs病理分级的影像组学模型,通过绘制ROC曲线并计算曲线下面积、准确率、敏感度、特异度评估模型诊断效能。结果:在训练组中共提取了14875个动脉期影像组学特征和14875个门脉期影像组学特征。经筛选后10个动脉期影像组学特征及5个门脉期影像组学特征用于模型构建,其模型显示出良好的预测效能,训练组中ROC曲线下面积（AUC）、准确率、敏感度、特异度分别为0.86（95%CI:0.78-0.94）、0.81、0.79、0.85。验证组ROC曲线下面积（AUC）、准确率、敏感度、特异度分别为0.85（95%CI:0.75-0.95）、0.80、0.85、0.75。结论:基于增强CT图像的影像组学模型可作为术前预测胰腺神经内分泌肿瘤病理分级的无创性辅助工具,有望辅助指导临床个体化诊疗方案制定。
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