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目的:基于术前CT构建预测肝门部胆管癌(pCCA)神经侵犯(PNI)的影像组学模型,并评价其效能.方法:回顾性分析本院 2013 年 2 月-2021 年 2 月 149 例经病确诊的 pCCA 患者的临床资料,其中PNI组患者 108 例,无PNI组患者 41 例.采用R语言将所有患者按 3:1 比例随机分为训练集和验证集.在静脉期图像上,沿肿瘤边缘在所有层面上手动勾画 3D感兴趣区(ROI),使用 3D Slicer提取影像组学特征.采用组内相关系数(ICC)、相关性分析去除冗余特征,采用随机森林算法(RF)对所有临床、影像组学特征进行重要性排序,并选取前 18 个重要特征构建 RF 模型.使用准确性、敏感性、特异性及受试者操作特征(ROC)曲线评价模型效能.结果:在训练集中,RF 模型的准确性、敏感性、特异性均为 100
作者：詹鹏超；刘珂衍；邱庆雅；沈佳宁；刘娜娜；王会霞；吕培杰；李臻；高剑波
来源：放射学实践 2023 年 38卷 7期
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