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刘志鹏
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- 所属机构:南京医科大学
- 所在地区:江苏省 南京市
- 研究方向:医药卫生
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- 目的评估基于^(18)F-FDG PET的影像组学模型在术前预测肺腺癌(LAC)脉管浸润(LVI)及脏层胸膜侵犯(VPI)的价值。方法对2018年8月至2022年8月期间在南京医科大学附属泰州人民医院经手术病理确诊的87例LAC患者[男42例、女45例,年龄为(64.6±9.0)岁;共90个病灶]进行回顾性分析,基于PET图像提取、筛选影像组学特征,使用支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、决策树(DT)和K-最近邻(KNN)算法构建机器学习模型;采用分层抽样法(Python中的StratifiedkFold函数)将数据按8∶2分成训练集和测试集,使用5折交叉验证法验证模型性能的稳定性并绘制ROC曲线,计算并比较AUC(Delong检验),评价影像组学模型预测LAC LVI及VPI的价值。结果SVM、LR、DT、KNN模型预测LAC患者LVI的训练集AUC分别为0.91、0.90、0.91、0.91,测试集AUC为0.85、0.87、0.77、0.78;在预测VPI时,训练集AUC分别为0.86、0.86、0.84、0.81,测试集分别为0.82、0.80、0.69、0.78;SVM模型F1分数最佳,预测LVI和VPI时分别为0.59和0.66。4种模型间AUC差异无统计学意义(z值:-1.46~1.71,均P>0.05)。结论基于^(18)F-FDG PET影像组学特征构建的机器学习模型对于术前预测LAC患者LVI及VPI均表现出良好的效能,有助于对LAC的风险分层及临床决策的制定。SVM模型在预测LVI和VPI中性能最佳。
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