【摘 要】
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目的 应用随机森林（Random Forest,RF）算法建立模型在CT平扫数据上对原发性肺癌，包括小细胞肺癌、腺癌以及鳞癌进行分类鉴别和预测，并评估其可行性。方法 回顾性纳入2013年1月至2018年8月在复旦大学附属中山医院经穿刺或手术后病理证实的，且在术前接受CT检查的852例原发性肺癌患者（肺腺癌525例、肺鳞癌161例、小细胞肺癌166例）。将病理结果与患者CT平扫数据进行匹配并添加标签
【基金项目】
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上海市临床重点专科项目（shslczdzk3202）；
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目的 应用随机森林（Random Forest,RF）算法建立模型在CT平扫数据上对原发性肺癌，包括小细胞肺癌、腺癌以及鳞癌进行分类鉴别和预测，并评估其可行性。方法 回顾性纳入2013年1月至2018年8月在复旦大学附属中山医院经穿刺或手术后病理证实的，且在术前接受CT检查的852例原发性肺癌患者（肺腺癌525例、肺鳞癌161例、小细胞肺癌166例）。将病理结果与患者CT平扫数据进行匹配并添加标签，利用影像组学特征和RF算法模型对3种不同病理类型的肺癌进行分类诊断和预测。纳入数据分为训练组（724例）和测试组（128例），用于测试评估分类模型诊断效能，采用F1值、受试者工作特征曲线分析及曲线下面积（Area Under Curve,AUC）评估模型的分类预测能力。结果 测试组中RF分类模型对腺癌、鳞癌和小细胞肺癌分类诊断的AUC分别为0.74、0.77、0.88，对肺腺癌、鳞癌及小细胞肺癌分类诊断的F1值分别为0.80、0.40、0.73,F1加权平均值为0.71，其中，分类模型对腺癌、鳞癌、小细胞肺癌的分类预测的精确率分别为0.76、0.64、0.70；召回率分别为0.86、0.29、0.76；特异性分别为0.55、0.96、0.92。结论 利用影像组学提取特征和RF算法分类模型结合，能够有效地在CT平扫数据上对肺腺癌、鳞癌和小细胞肺癌进行分类预测，可为发展无创性的原发性肺癌病理分类诊断方法提供参考依据。
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