【摘 要】
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目的:探讨基于低剂量CT的影像组学在肺癌术前淋巴结(LN)转移方面的诊断价值。方法:回顾性分析吉林大学第一医院2017年1月至2018年12月期间行手术或淋巴结活检并于术前2周内进行过18F-FDG PET/CT检查的109例肺癌患者[LN(+)=55人:LN(-)=54人]。使用IntelliSpace Discovery后处理软件基于低剂量CT图像勾画出感兴趣容积(VOIs),采用Pyradi
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目的:探讨基于低剂量CT的影像组学在肺癌术前淋巴结（LN）转移方面的诊断价值。方法:回顾性分析吉林大学第一医院2017年1月至2018年12月期间行手术或淋巴结活检并于术前2周内进行过18F-FDG PET/CT检查的109例肺癌患者[LN（+）=55人:LN（-）=54人]。使用IntelliSpace Discovery后处理软件基于低剂量CT图像勾画出感兴趣容积（VOIs）,采用Pyradiomics 2.1软件包逐个对VOI进行影像组学特征提取。按照7:3的比例将VOIs随机分为训练组和测试组。在训练组中,通过最小绝对收缩与选择算子（LASSO）算法选择相关的影像组学特征,并采用逻辑回归算法向后逐步剔除冗余特征并建立影像组学模型。最后,在测试组中,通过受试者工作特征曲线（ROC）下面积（AUC）、校准曲线对模型性能进行了评估。结果:训练组与测试组组间人口统计学和病理因素无明显统计学差异（P>0.05）。共纳入251个淋巴结（良性LNs=132枚:恶性LNs=119枚）,每个VOI各提取1472个影像组学特征。使用LASSO算法和逻辑回归逐步向后剔除法对训练组进行特征选择后,保留了15个非冗余特征,用于的组学模型的构建。该模型具有良好的预测效能,训练组的AUC[95%置信区间（CI）]、准确性、敏感度、特异性分别为0.936（0.901-0.970）、0.886、0.904、0.870,测试组分别为0.875（0.793-0.957）、0.829、0.806、0.850。结论:基于低剂量胸部CT构建的淋巴结组学模型能够准确无创地预测肺癌淋巴结转移,从而指导术前淋巴结分期。
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