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CT平扫影像组学模型在术前预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级的临床价值
文献摘要：
目的 探讨术前基于CT平扫影像组学模型预测肾透明细胞癌(Clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)世界卫生组织/国际泌尿病理学会(WHO/ISUP)分级中低级别(Ⅰ～Ⅱ级)与高级别(Ⅲ～Ⅳ级)的价值.方法 回顾性分析经手术病理证实的201例ccRCC患者共203枚病灶的CT平扫数据(低级别组147枚,高级别组56枚),用图像分割软件获取3D肿瘤感兴趣区(3D-ROI),从3D-ROI中提取5种特征.基于上述特征建立逻辑回归(LR)模型.结果 LR模型训练集预测高级别ccRCC的准确度为82.35％、精确度为63.51％,最佳点的敏感性和特异性分别为83.93％和81.76％,AUC为0.893(95％CI:0.8479～0.9381);对应的测试集准确度为79.90％、精确度为60.27％,最佳点的敏感性和特异性分别为78.57％和80.41％,AUC为0.864(95％CI:0.8106～0.9174).结论 基于CT平扫影像组学模型可以对ccRCC WHO/ISUP分级进行术前预测,可为患者的治疗及预后提供参考依据.
文献关键词：
肾透明细胞癌;体层摄影术;X线计算机;病理分级;影像组学
中图分类号：
作者姓名：
刘增建;杨帆;张滨;徐井旭;黄陈翠;李万兰;唐美荣
作者机构：
北京大学首钢医院医学影像科,北京 100144;北京大学首钢医院病理科,北京 100144
文献出处：
引用格式：
[1]刘增建;杨帆;张滨;徐井旭;黄陈翠;李万兰;唐美荣-.CT平扫影像组学模型在术前预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级的临床价值)[J].中国现代医药杂志,2022(07):57-61
A类：
B类：
平扫,影像组学,术前预测,肾透明细胞癌,WHO,ISUP,临床价值,Clear,cell,renal,carcinoma,ccRCC,世界卫生组织,泌尿,中低级别,高级别,经手,手术病理,扫数,别组,图像分割,感兴趣区,ROI,逻辑回归,LR,模型训练,训练集,测高,测试集,治疗及预后,体层摄影术,线计算,病理分级
AB值：
0.294013
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