【摘 要】
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回顾分析258例女性患者经乳腺超声检查出的361例乳腺良、恶性结节灰阶超声图像并提取396个影像组学特征,采用最小冗余最大相关性特征选择法（mRMR）载入所有结节的全部特征并从中筛选有意义的非冗余特征,再使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）从已经筛选的影像组学特征中选择最优特征子集构建影像组学模型。绘制受试者工作曲线（ROC）及训练队列和验证队列影像组学模型的校准曲线检测模型诊断性能。训练队列
【基金项目】
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安徽省公益性研究联动计划项目（编号:1501ld04039）；
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回顾分析258例女性患者经乳腺超声检查出的361例乳腺良、恶性结节灰阶超声图像并提取396个影像组学特征,采用最小冗余最大相关性特征选择法（mRMR）载入所有结节的全部特征并从中筛选有意义的非冗余特征,再使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）从已经筛选的影像组学特征中选择最优特征子集构建影像组学模型。绘制受试者工作曲线（ROC）及训练队列和验证队列影像组学模型的校准曲线检测模型诊断性能。训练队列及验证队列模型ROC曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度、特异度及约登指数分别为0.84、0.761、0.840、0.715、0.603;0.84、0.716、0.823、0.654、0.536。训练队列及验证队列影像组学模型的校准曲线显示本模型拟合性好。灰阶超声影像组学能很好地区分乳腺良、恶性结节,有效避免了不同水平医师的主观性诊断,具有良好的临床应用价值。
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