【摘 要】
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目的:探索基于CT影像组学的七种机器学习模型在区分甲状腺结节良恶性中的价值,寻求最佳鉴别诊断模型。方法:（1）收集2019年1月至2022年3月在广西壮族自治区人民医院诊治甲状腺结节并在术前进行甲状腺CT平扫及增强扫描的患者116例（良性60例,恶性56例）。（2）对CT平扫及增强动脉期图像进行预处理后导入3D Slicer软件内手动逐层勾画感兴趣区（region of interest,ROI）
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目的:探索基于CT影像组学的七种机器学习模型在区分甲状腺结节良恶性中的价值,寻求最佳鉴别诊断模型。方法:（1）收集2019年1月至2022年3月在广西壮族自治区人民医院诊治甲状腺结节并在术前进行甲状腺CT平扫及增强扫描的患者116例（良性60例,恶性56例）。（2）对CT平扫及增强动脉期图像进行预处理后导入3D Slicer软件内手动逐层勾画感兴趣区（region of interest,ROI）,使用python平台的Pyradiomics插件包来提取影像组学特征,总共129个特征值。先使用两独立样本t检验或秩和检验筛选出有统计学意义的特征,然后再使用套索法进一步降维,最后平扫组、增强动脉期组分别获得15、11个最佳影像组学特征。（3）按照7:3的比例将病例随机分为训练组、测试组,建立以下七种机器学习模型,来鉴别甲状腺良恶性结节,分别为:逻辑回归模型、随机森林模型、线性支持向量机模型、多项式支持向量机模型、高斯支持向量机模型、决策树模型、K-近邻算法（K-nearest neighbor algorithm,KNN）模型。结果:平扫组及增强动脉期组鉴别诊断甲状腺良恶性结节效能最佳的均是Forest模型。（1）平扫组Forest模型训练组的灵敏度、特异度、准确率及AUC值分别为0.92、0.97、0.95、1.00,测试组的灵敏度、特异度、准确率及AUC值分别为0.92、0.97、0.95、0.89。（2）增强动脉期组Forest模型训练组的灵敏度、特异度、准确率及AUC值分别为0.94、0.93、0.93、1.00,测试组的灵敏度、特异度、准确率及AUC值分别为0.97、0.95、0.96、0.95。结论:（1）影像组学机器学习模型是一种新型鉴别甲状腺结节良恶性的方法。（2）CT平扫组及增强动脉期组鉴别诊断甲状腺良恶性结节效能最佳的均是Forest模型。（3）CT增强动脉期Forest模型鉴别诊断甲状腺良恶性结节的效能优于CT平扫Forest模型。
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