4D-CT影像组学模型鉴别甲状旁腺良性病变与淋巴结的应用初探
Radiologic Practice(2021)
摘要
目的:探讨基于4D-CT扫描的建立影像组学模型对甲状旁腺腺瘤或增生与颈部淋巴结的鉴别诊断价值.方法:回顾性将80例行术前4D-CT平扫和多期增强扫描且经手术病理证实的甲状旁腺腺瘤或增生患者纳入本研究.在甲状旁腺结节及同侧颈部II区淋巴结内逐层手动勾画感兴趣区,获得其容积感兴趣区(VOI),基于平扫期、动脉期、静脉期和延迟期图像,各提取1262个影像组学特征.在每个单独期相或其组合的基础上,特征选择基于L1-based方法,采用L1正则化的Logistic回归分析分别建立相应的影像组学模型,并进行10折交叉验证.采用ROC曲线下面积(AUC)、敏感性和特异性评价各模型的鉴别诊断效能.结果:分别基于平扫期、动脉期、静脉期、延迟期、平扫+动脉期、平扫+动脉+静脉期及平扫+动脉+静脉+延迟期图像建立7个影像组学模型,各模型鉴别甲状旁腺腺瘤或增生与颈部淋巴结的诊断效能均较高(训练组AUC为0.949~0.962,验证组为0.869~0.904).在验证集中,基于静脉期的影像组学模型的A U C最大(0.904),相应的鉴别诊断敏感度为0.886、特异度为0.785、符合率为0.835.结论:基于4D-CT平扫和多期增强扫描建立的影像组学模型对鉴别甲状旁腺腺瘤或增生与颈部淋巴结的准确性较高,其中以基于静脉期图像的影像组学模型的诊断效能最佳.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要