【摘 要】
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目的 探讨基于增强CT的影像组学特征结合传统影像特征构建的诺模图在术前预测肾透明细胞癌（ccRCC）的WHO/ISUP分级的价值。方法 回顾性分析186例术前行增强CT检查并经病理证实为ccRCC的影像和临床病理资料。按照WHO/ISUP分级将病例分为高级别（Ⅲ+Ⅳ）和低级别（Ⅰ+Ⅱ）,并按照7∶3分为训练组和验证组。在训练组提取CT的影像组学特征，筛选出最佳的特征构建影像组学模型；纳入相关的传统
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目的 探讨基于增强CT的影像组学特征结合传统影像特征构建的诺模图在术前预测肾透明细胞癌（ccRCC）的WHO/ISUP分级的价值。方法 回顾性分析186例术前行增强CT检查并经病理证实为ccRCC的影像和临床病理资料。按照WHO/ISUP分级将病例分为高级别（Ⅲ+Ⅳ）和低级别（Ⅰ+Ⅱ）,并按照7∶3分为训练组和验证组。在训练组提取CT的影像组学特征，筛选出最佳的特征构建影像组学模型；纳入相关的传统影像学特征，经过Logistic回归，选出最有价值的特征构建传统影像模型；联合传统影像模型和影像组学模型构建联合模型，并建立诺模图。模型的诊断效能通过受试者工作特征曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）来评价，使用决策曲线分析（DCA）和校正曲线评价诺模图的临床应用价值。结果 最终筛选出1项传统影像特征和27项影像组学特征；联合两种特征的影像组学诺模图在训练组和验证组的AUC分别为0.823、0.726,显示出良好的预测效能。结论 基于增强CT的诺模图在术前预测ccRCC的WHO/ISUP分级具有可行性。
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