發(fā)布時(shí)間：2021-09-16 19:40

　　目的:本研究的目的是建立與驗(yàn)證影像組學(xué)列線圖,其中包括影像組學(xué)標(biāo)簽和臨床危險(xiǎn)因素,用于百草枯（PQ）中毒肺損傷、肺炎的鑒別。方法:研究機(jī)構(gòu)委員會(huì)批準(zhǔn)了這個(gè)回顧性研究,并且放棄簽知情同意書�；仡櫺苑治�2014年12月至2017年10月期間接受胸部CT掃描的百草枯中毒及肺炎患者共180例（訓(xùn)練組:n=126;驗(yàn)證組:n=54）。使用套索回歸模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的降維,特征選擇。采用logistic回歸建立區(qū)分急性百草枯中毒肺損傷與肺炎的預(yù)測模型,并將其應(yīng)用于列線圖,并從校準(zhǔn)度和臨床有用性方面對列線圖的性能進(jìn)行評估。結(jié)果:在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中,由選擇的34個(gè)特征組成的影像組學(xué)標(biāo)簽（Radscore）在百草枯（PQ）中毒肺損傷和肺炎之間具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P<0.001）。在影像組學(xué)標(biāo)簽中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的受試者操作曲線下面積（AUC）分別為0.870（95%CI 0.757-0.894）、0.865（95%CI 0.686-0.907）,敏感度和特異度分別為0.857、0.804及0.804、0.879,預(yù)測準(zhǔn)確率分別達(dá)到83.3%和81.5%。個(gè)體化預(yù)測列線圖中預(yù)測因子包括影像... 

【文章來源】：河北醫(yī)科大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

使用ITK-SNAP軟件圖像分割過程

使用LASSO邏輯回歸選擇組學(xué)特征

訓(xùn)練集中每一位患者的影像分?jǐn)?shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3397177