【摘 要】
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目的 探究高分辨率CT（high-resolution computed tomography, HRCT）影像组学用于分类诊断类风湿关节炎相关间质性肺疾病（rheumatoid arthritis associated interstitial lung disease, RA-ILD）的效能。方法 筛选陆军军医大学第一附属医院中医与风湿免疫科2019年1月至2023年7月收治的RA-ILD患者
【基金项目】
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陆军军医大学优秀人才库重点扶持对象个性化培养（XA-2019-505-404）； 重庆市科卫联合中医药科研项目重点项目（2024ZYZD007）～～；
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目的 探究高分辨率CT（high-resolution computed tomography, HRCT）影像组学用于分类诊断类风湿关节炎相关间质性肺疾病（rheumatoid arthritis associated interstitial lung disease, RA-ILD）的效能。方法 筛选陆军军医大学第一附属医院中医与风湿免疫科2019年1月至2023年7月收治的RA-ILD患者病例261例，其中寻常型间质性肺炎（usual interstitial pneumonia, UIP）143例，非特异性间质性肺炎（nonspecific interstitial pneumonia, NSIP）118例，所有患者行HRCT,在HRCT图像上应用U-net深度学习肺分割模型进行自动肺分割，从每个肺分割中提取1 688个影像组学特征。逐级使用方差阈值法、单变量特征选择法、最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）进行特征降维，采用多种机器学习算法构建RA-ILD分类诊断影像组学模型。分别采用受试者工作特性（receiver operating characteristic, ROC）曲线和曲线下面积（area under curve, AUC）比较各模型的诊断价值，同时对模型的准确度、敏感度和特异度进行评估。结果 从RA-ILD患者HRCT图像中通过特征筛选法最终选定18个最佳特征。在训练集和测试集中UIP和NSIP的放射评分（radiomics score, Radscore）分布差异有统计学意义（P＜0.01）。在5种影像组学模型中，支持向量机（the support vector machine, SVM）算法的训练集AUC为0.943（95%CI:0.916～0.966,灵敏度和特异度分别为0.787、0.912）,测试集AUC为0.909（95%CI:0.849～0.969;灵敏度和特异度分别为0.625、0.897）。结论 本研究构建的RA-ILD分类诊断模型性能良好，且基于SVM算法构建的模型在分类诊断RA-ILD中显示最佳潜能。
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