【摘 要】
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目的 基于平扫和增强CT的影像组学分析在鉴别儿童腹膜后神经母细胞瘤(NB)和节细胞性神经母细胞瘤(GNB)中的价值.方法 纳入172例NB和48例GNB患儿,按7:3的比例分层随机抽样划分为训练集和测试集.分别从平扫期、动脉期和静脉期CT图像中提取并筛选影像组学特征,基于最优特征子集采用多变量回归模型建立各期以及三期复合的影像组学模型,绘制模型ROC曲线,计算并比较各期模型的AUC、准确度、灵敏度及特异性等评价指标.结果 从平扫期、动脉期和静脉期CT图像中分别提取了1218个影像组学特征,最终筛选出平扫期
【机 构】
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重庆医科大学附属儿童医院放射科,国家儿童健康与疾病临床医学研究中心,儿童发育疾病研究教育部重点实验室,儿科学重庆市重点实验室,重庆 400014;通用电气药业有限公司,精准医学研究院,上海 20120
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目的 基于平扫和增强CT的影像组学分析在鉴别儿童腹膜后神经母细胞瘤(NB)和节细胞性神经母细胞瘤(GNB)中的价值.方法 纳入172例NB和48例GNB患儿,按7:3的比例分层随机抽样划分为训练集和测试集.分别从平扫期、动脉期和静脉期CT图像中提取并筛选影像组学特征,基于最优特征子集采用多变量回归模型建立各期以及三期复合的影像组学模型,绘制模型ROC曲线,计算并比较各期模型的AUC、准确度、灵敏度及特异性等评价指标.结果 从平扫期、动脉期和静脉期CT图像中分别提取了1218个影像组学特征,最终筛选出平扫期模型4个特征、动脉期模型3个特征、静脉期模型2个特征以及三期复合模型5个特征.平扫期模型在训练集中的AUC为0.840(95％CI:0.778～0.902),测试集中AUC为0.804(95％CI:0.699～0.899).动脉期模型在训练集中的AUC为0.819(95％CI:0.759～0.877),测试集中AUC为0.815(95％CI:0.697～0.915).静脉期模型在训练集中的AUC为0.730(95％CI:0.649～0.803),测试集中AUC为0.751(95％CI:0.619～0.869).三期复合模型在训练集中的AUC为0.861(95％CI:0.809～0.910),测试集中AUC为0.827(95％CI:0.726～0.915).结论 基于平扫和增强CT的影像组学特征有助于区分儿童腹膜后NB和GNB,纹理特征相对于一阶直方图特征能更好的反映病灶的差异.平扫期、动脉期和静脉期影像组学模型均可较好鉴别儿童腹膜后NB和GNB.三期复合模型与平扫期、动脉期模型效能相似,但优于静脉期模型.
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