【摘 要】
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目的 探讨基于腹腔镜超声图像的纹理分析在鉴别诊断肾透明细胞癌与非透明细胞癌中的价值.方法 回顾性分析我院经病理证实的83例肾细胞癌患者的腹腔镜超声检查资料,其中肾透明细胞癌66例,非透明细胞癌17例.在腹腔镜二维超声图像上通过ITK-SNAP软件手工勾画感兴趣区,采用Pyradiomics工具包提取纹理特征.使用组内相关系数选择具有良好稳定性和可重复性的特征;使用最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归进行特征选择并构建预测模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析该预测模型
【机 构】
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430030 武汉市,华中科技大学同济医学院附属同济医院超声影像科;430030 武汉市,华中科技大学同济医学院附属同济医院泌尿外科;泰康同济(武汉)医院超声影像科
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目的 探讨基于腹腔镜超声图像的纹理分析在鉴别诊断肾透明细胞癌与非透明细胞癌中的价值.方法 回顾性分析我院经病理证实的83例肾细胞癌患者的腹腔镜超声检查资料,其中肾透明细胞癌66例,非透明细胞癌17例.在腹腔镜二维超声图像上通过ITK-SNAP软件手工勾画感兴趣区,采用Pyradiomics工具包提取纹理特征.使用组内相关系数选择具有良好稳定性和可重复性的特征;使用最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归进行特征选择并构建预测模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析该预测模型的诊断效能.结果 基于6个纹理特征构建的预测模型为:Y=-1.452+0.329×wavelet.LL glszm SmallAreaLowGrayLevelEmphasis-0.187×wavelet.LH firstorder Mean-0.209×wavelet.HH glszm SmallAreaLowGrayLevelEmphasis-0.107×original gldm DependenceVariance+0.351×wavelet.LH glrlm RunEntropy+0.058×wavelet.HH glszm ZonePercentage.该模型鉴别肾透明细胞癌与非透明细胞癌的ROC曲线下面积、敏感性、特异性和准确率及其对应的95例可信区间分别为0.860(0.771～0.945)、0.765(0.529～0.941)、0.864(0.788～0.939)、0.843(0.747～0.914).结论 基于腹腔镜超声图像的纹理分析可以准确鉴别肾透明细胞癌与非透明细胞癌.
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