【摘 要】
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第一部分:基于增强CT不同影像组学模型术前预测食管鳞状细胞癌分化的应用目的:采用静脉期增强CT图像、不同机器学习模型建立食管鳞状细胞癌术前病理分化的影像组学模型,探讨影像组学模型术前预测食管鳞状细胞癌分化的可行性及价值。方法:对我院172例术后病理结果为食管鳞状细胞癌病例进行回顾性分析,分为分化良好组和分化不良组,分别为114例、58例。将其静脉期增强CT图像以DICOM格式导入医准-达尔文系统,
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第一部分:基于增强CT不同影像组学模型术前预测食管鳞状细胞癌分化的应用目的:采用静脉期增强CT图像、不同机器学习模型建立食管鳞状细胞癌术前病理分化的影像组学模型,探讨影像组学模型术前预测食管鳞状细胞癌分化的可行性及价值。方法:对我院172例术后病理结果为食管鳞状细胞癌病例进行回顾性分析,分为分化良好组和分化不良组,分别为114例、58例。将其静脉期增强CT图像以DICOM格式导入医准-达尔文系统,按3:1随机分为训练集和测试集,提取静脉期增强CT图像的影像组学特征,应用最小最大值归一化法、最优特征筛选和最小绝对收缩和选择算子回归对其进行降维、筛选,分别构建支持向量机、随机森林和Logistic回归模型,利用5倍交叉验证对三种模型进行训练,绘制三种模型训练集和测试集ROC曲线,评估其诊断效能。结果:三种影像组学模型的AUC均大于0.7,支持向量机模型AUC最高,AUC为0.88。不同分化组的临床炎性指标差异无统计学意义（P＞0.05）。训练集和测试集临床特征差异无统计学意义（P＞0.05）。结论:基于增强CT三种影像组学模型可用于术前预测食管鳞状细胞癌病理分化程度。第二部分:基于增强CT影像组学诺模图预测食管鳞状细胞癌淋巴结转移的应用目的:探讨基于增强CT的影像组学诺模图预测食管鳞癌淋巴结转移的可行性及价值。方法:对172例术后证实为食管鳞癌患者的临床资料（训练集138例,测试集34例）进行回顾性分析。利用医准-达尔文软件从每个患者的静脉期CT图像中提取影像组学特征,然后利用最小最大值归一化法、最优特征筛选和最小绝对收缩和选择算子回归逐步筛选特征,并建立影像组学标签。将临床因素纳入单因素和多因素逻辑回归确定独立危险因素。建立三个模型:基于临床危险因素的临床模型、基于的影像组学标签的影像组学模型、联合风险因素和影像组学标签的临床-影像组学诺模图。采用受试者操作特征曲线并计算曲线下面积评价各模型预测诊断效能,校准曲线和决策曲线分析判定诺模图的预测准确性和临床获益。结果:预测食管鳞癌淋巴结的诺模图包括Rad-score、NLR比值和CT报告淋巴结状态。临床-影像组学模型在训练集AUC为0.777,在测试集AUC为0.751,预测性能最好。诺模图的校准曲线显示了预测概率与实际反映概率有较好的一致性。决策曲线显示出较好的临床实用性。结论:联合Rad-score、NLR比值和CT报告淋巴结状态建立的临床-影像组学诺模图具有良好的预测效能,表明了诺模图有助于指导临床,具有潜在的临床应用价值。
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