【摘 要】
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目的：探讨基于治疗前的MRI影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型的可行性。方法：选取56例宫颈癌患者治疗前的MRI图像，其中腺癌12例、鳞癌44例，运用IBEX工具箱筛选患者大体肿瘤靶区（gross tumor volume,GTV）的影像组学特征，采用非参数Mann-Whitney U检验进行特征筛选，采用最小绝对收缩与选择算子（least absolute shrinkage and sel
【基金项目】
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广西自然科学基金项目（2020GXNSFBA297091）；
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目的：探讨基于治疗前的MRI影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型的可行性。方法：选取56例宫颈癌患者治疗前的MRI图像，其中腺癌12例、鳞癌44例，运用IBEX工具箱筛选患者大体肿瘤靶区（gross tumor volume,GTV）的影像组学特征，采用非参数Mann-Whitney U检验进行特征筛选，采用最小绝对收缩与选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）算法进行特征降维，采用Pearson相关分析分析组学特征与病理类型的相关性，利用特征参数绘制ROC，并计算AUC。通过ROC分析各个指标的最大约登指数，计算出组学特征的敏感度、特异度和最佳阈值。结果：提取的261个组学特征中，有7个特征与宫颈腺癌和鳞癌病理分型具有相关性，相关系数均大于0.4,AUC值均高于0.7。其中45°-4＿Correlation和Spherical Disproportion分别为腺癌和鳞癌病理分型的最佳预测因子，AUC值分别为0.811、0.830，敏感度和特异度分别为0.583、0.773和0.955、0.917。结论：基于MRI图像的影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型，可为宫颈癌临床治疗前判断肿瘤异质性提供一种无创、有效的辅助方法。
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