【摘 要】
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目的:应用影像组学方法提取影像特征建立基于超声影像组学甲状腺癌的预测模型,初步探索人工智能对甲状腺癌的诊断。方法:收集2019年6月至2020年6月共664例有明确病理结果的在我院门诊及住院部收治的甲状腺结节患者,留取结节的最大径图像储存进行回顾性分析。以2020年2月1日为时间节点划分,2019年6月至2020年1月的病例为训练集（n=472）用于模型的开发;2020年2月至2020年6月的病例
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目的:应用影像组学方法提取影像特征建立基于超声影像组学甲状腺癌的预测模型,初步探索人工智能对甲状腺癌的诊断。方法:收集2019年6月至2020年6月共664例有明确病理结果的在我院门诊及住院部收治的甲状腺结节患者,留取结节的最大径图像储存进行回顾性分析。以2020年2月1日为时间节点划分,2019年6月至2020年1月的病例为训练集（n=472）用于模型的开发;2020年2月至2020年6月的病例为验证集（n=192）,用于模型的验证。由一名参与甲状腺诊断工作3年的超声医师使用3DSlice软件勾画出甲状腺结节图像的感兴趣区,然后经Pyradiomics软件进行特征提取。2周后,由另一名工作4年的超声医师和前一名医生随机选择其中的50例样本再次进行勾画并提取特征,与第一人的结果进行比较,用于评价特征获取描记方法的可重复性。对提取的甲状腺结节影像组学特征使用lasso回归进行特征选择,选出最优特征,再应用logistic多元回归分析剔除p＜0.05的无效变量,最终变量用于列线图模型的建立。使用重复交叉验证作为内部验证方法来构建列线图模型,使用验证集数据列线图模型来进行外部验证。模型在内部和外部验证集的性能通过区分度和校准度进行评价,区分度和校准度分别使用ROC曲线、校准曲线评价。结果:1.训练集与验证集间的年龄分布、男女比例、肿块最长径、良恶性比例无统计学差异。2.描绘图像的观察者间与观察者内部组内相关系数分别为0.781～0.902和0.875～0.924。3.经Lasso回归筛选出的特征包括“Elongation”、“MCC”、“Gray Level Non Uniformity”、“Large Dependence High Gray Level Emphasis”、“Maximum2DDiameter Column”。4.经logistic多元回归分析建立的列线图模型在训练集曲线下面积AUC:0.913;验证集曲线下面积AUC:0.874,训练集及验证集校准度良好。结论:本研究基于甲状腺结节的二维超声图像经影像组学软件进行特征提取,经Lasso回归分析筛选的五个特征是区分甲状腺结节良恶性的重要独立特征因素,探索的量化特征预测模型对甲状腺癌的预测表现出了良好的整体性能,具有自动化、快速、效益高和无创的优点,具有良好的应用前景。
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