【摘 要】
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目的 探讨应用临床因素联合影像组学建立子宫内膜癌（EC）微卫星不稳定性（MSI）评估模型的价值。方法 回顾性分析2018年6月～2022年1月手术前经MR影像学检查及手术后病理学检测确诊为EC的患者68例，收集患者影像学及临床病理资料，根据患者微卫星稳定情况将患者分为不稳定组（n=27）和稳定组（n=41）。临床模型构建采用Logistic回归分析对临床因素进行筛选，影像组学模型构建采用3DSli
【基金项目】
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海南省自然科学基金面上项目（819MS119）； 海南省临床医学中心建设项目[琼卫医函（2021）276号]；
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目的 探讨应用临床因素联合影像组学建立子宫内膜癌（EC）微卫星不稳定性（MSI）评估模型的价值。方法 回顾性分析2018年6月～2022年1月手术前经MR影像学检查及手术后病理学检测确诊为EC的患者68例，收集患者影像学及临床病理资料，根据患者微卫星稳定情况将患者分为不稳定组（n=27）和稳定组（n=41）。临床模型构建采用Logistic回归分析对临床因素进行筛选，影像组学模型构建采用3DSlicer软件勾画病灶感兴趣区并提取影像组学特征，利用最小绝对收缩和选择算子算法进行特征降维。绘制ROC曲线对影像组学模型、临床模型和临床-影像联合模型进行预测效能评估，并使用Delong检验比较3种模型的预测效能是否具有统计学差异。结果 Logistic回归分析显示，错配修复蛋白MutL同源物1、减数分裂后分离蛋白表达和肿瘤分化程度、肌层侵犯深度是EC MSI的临床危险因素。筛选6个影像组学特征用于构建影像组学模型（P＜0.05）。经ROC曲线分析，临床-影像联合模型在EC MSI中具有较好的预测及评估性能（P＜0.05），临床模型、影像组学模型及临床-影像联合模型AUC分别为0.871、0.932、0.981。Delong检验结果显示临床-影像联合模型和影像组学模型与临床模型比较，差异有统计学意义（Z=1.933、2.735,P=0.046、0.006）。结论 应用临床因素联合MR影像组学特征建立的评估模型对EC MSI具有较好的预测价值。
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