【摘 要】
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目的:探讨CT影像组学无创分析方法在鉴别肺囊型包虫病（CE）破裂与肺脓肿中的价值。方法:回顾性分析2010年1月至2020年11月在我院病理证实肺CE并破裂的患者40例（男22例,女18例）,同时按1:2比例选取同时期检查的肺脓肿患者80例（男44例,女36例）的临床资料。利用随机双盲法对CT图像进行观测与勾画;勾画出131个感兴区（VOI）病灶,再使用计算机生成的随机数患者按6:2:2分为训练集
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目的:探讨CT影像组学无创分析方法在鉴别肺囊型包虫病（CE）破裂与肺脓肿中的价值。方法:回顾性分析2010年1月至2020年11月在我院病理证实肺CE并破裂的患者40例（男22例,女18例）,同时按1:2比例选取同时期检查的肺脓肿患者80例（男44例,女36例）的临床资料。利用随机双盲法对CT图像进行观测与勾画;勾画出131个感兴区（VOI）病灶,再使用计算机生成的随机数患者按6:2:2分为训练集（72人）、验证集（24人）和测试集（24人）,利用Lasso算法筛选出最佳特征,采用4种不同的分类器（KNN、LR、RF和SVM）对提取的特征进行机器学习,通过ROC曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度、准确率四个主要指标来评价各分类器所构建模型的效能。结果:通过一致性检验,两者一致性良好,ICC>0.75,从CT图像中提取的1409个特征,用Lasso算法降维之后,最终筛选出19个（1阶特征3个,三维纹理特征5个,高阶特征11个）最优特征。两种分类器KNN、SV M基于CT图像所构建的模型性能最佳,用KNN区分肺CE破裂患者与肺脓肿的AUC值为0.832,敏感度0.909,特异度0.615,采用SVM区分肺CE破裂患者与肺脓肿的A UC值分别为0.832,敏感度0.909,特异度0.692,通过精度、召回率、F1评分和支持度分析4种分类器,得出SVM分类器的性能较好,结论:利用CT影像组学提取出有价值病灶的纹理特征可以弥补肉眼观察的不足,在破裂的肺CE与肺脓肿鉴别中具有重要意义。
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