目的探索CT影像組學(xué)在乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用價(jià)值。方法納入本院112例在2018年1月至2019年5月間經(jīng)病理證實(shí)的乳腺癌患者,隨機(jī)分配到訓(xùn)練集(75例)和測(cè)試集(37例)。從乳腺CT影像中提取特征并用Lasso算法選擇特征,建立影像組學(xué)特征標(biāo)簽,接著將特征標(biāo)簽與相關(guān)臨床危險(xiǎn)因素建立多變量邏輯回歸模型并驗(yàn)證,然后開(kāi)發(fā)相應(yīng)的Nomogram圖,繪制校準(zhǔn)曲線評(píng)價(jià)模型性能。結(jié)果以訓(xùn)練集構(gòu)建模型,得到相應(yīng)的C-index值為0.727(95%CI:0.719～0.736),而以測(cè)試集進(jìn)行驗(yàn)證,得到相應(yīng)的C-index為0.711(95%CI:0.703～0.718),由腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)概率和實(shí)際轉(zhuǎn)移概率計(jì)算得到預(yù)測(cè)模型的均方誤差為0.072。結(jié)論以乳腺癌患者術(shù)前CT影像提取的影像組學(xué)特征構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型,對(duì)術(shù)前預(yù)測(cè)乳腺癌患者的腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀況有一定效能。

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【文章目錄】：
引言
1 材料與方法
    1.1 一般材料
    1.2 掃描技術(shù)
    1.3 圖像分割
    1.4 影像組學(xué)特征提取
    1.5 影像組學(xué)特征選擇
    1.6 建立影像組學(xué)標(biāo)簽
    1.7 影像組學(xué)模型建立
2 結(jié)果
    2.1 一般材料
    2.2 特征選擇
    2.3 構(gòu)建特征標(biāo)簽
    2.4 模型建立及性能評(píng)價(jià)
3 討論



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