增强CT影像组学模型可术前评估甲状腺乳头状癌颈部中央区淋巴结转移
黄国慈1
曾凤霞2
潘德润2
冯晨雅2
林志萍3
文戈4
陈卫国2
1.南方医科大学南方医院放射科,广东 广州 510515;南方医科大学南方医院增城分院放射科,广东 广州5113382.南方医科大学南方医院放射科,广东 广州 5105153.通用电气药业(上海)有限公司,广东 广州 5106234.南方医科大学南方医院增城分院放射科,广东 广州511338
摘要：目的 探讨临床、CT影像组学及融合模型等6个模型术前预测甲状腺乳头状癌(PTC)中央区淋巴结转移(CLNM)的价值.方法 纳入103例PTC患者,根据术后病理结果将患者分为无CLNM组(n=50)和CLNM组(n=53),比较组间临床资料及CT征象差异,按7:3比例随机将各组分为训练集及测试集,提取训练集CT影像组学的特征,构建临床模型、平扫期(NP)模型、动脉期(AP)模型、静脉期(AP)模型、NP+AP+VP模型及融合模型.模型的效能的评价标准为AUC、敏感度及特异性.结果 两组的性别差异有统计学意义(P=0.002);在CT征象中,两组间病灶直径(P=0.001)及甲状腺包膜侵犯(P=0.024)的差异有统计学意义.在NP模型、AP模型、VP模型及NP+AP+VP模型这4个组学模型中NP+AP+VP模型预测PTC患者发生CLNM的效能最佳.比较临床模型、NP+AP+VP模型及融合模型的预测效能,融合模型表现最佳,在训练集和测试集中均具有最高的AUC、敏感度和特异性.结论 融合模型在训练集和测试集中预测PTC患者发生CLNM的效能均最好,有望对术前评估PTC患者CLNM提供有效的辅助手段.
关键词：甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移影像组学预测模型体层摄影术X线计算机
资助基金：国家重点研究计划项目(2019YFC0117301)
论文发表日期：2022-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 643-647 )
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