目的:评估基于静脉期增强CT影像组学特征的机器学习模型术前预测局部进展期胃癌脉管侵犯（VI）的价值。方法:回顾性分析2011年7月至2020年12月郑州大学第一附属manbet官网登录
经病理证实的296例局部进展期胃癌患者，VI阳性213例、阴性83例，采用分层抽样方法按7∶3的比例将数据分为训练集（207例）和测试集（89例）。记录患者临床特征，采用多因素logistic回归筛选胃癌VI的独立危险因素。利用Pyradiomics软件提取肿瘤静脉期CT影像组学特征，采用最小绝对收缩和选择算法（LASSO）进行特征筛选，得到最优特征子集，建立影像组学标签。使用极端梯度提升（XGBoost）、逻辑回归（logistic）、朴素贝叶斯（GNB）和支持向量机（SVM）4种机器学习算法，对影像组学标签和筛选出的临床独立危险因素构建预测模型。采用受试者操作特征曲线评估模型预测胃癌VI的效能。结果:分化程度（OR=13.651，95
作者：梁盼；雍刘亮；程铭；胡志伟；任秀春；吕东博；朱兵兵；刘梦茹；张安琪；陈奎生；高剑波
来源：中华放射学杂志 2023 年 57卷 5期
