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目的:探讨基于胃癌原发灶及癌旁胃壁外脂肪组织的CT影像组学模型鉴别T1~2与T3~4期胃癌的价值。方法:本研究为病例对照研究,回顾性收集2011年12月到2019年12月江苏大学附属人民manbet官网登录 465例胃癌患者,根据术后病理将其分为T1~2期(150例)及T3~4期(315例)。采用分层抽样方法按7∶3的比例分为训练集(326例)和测试集(139例),训练集中T1~2期104例、T3~4期222例,测试集中T1~2期46例、T3~4期93例。选择术前1周内静脉期增强CT图像勾画胃癌原发灶及癌旁胃壁外脂肪组织为感兴趣区(ROI),采用Pyradiomics软件提取ROI的影像组学特征,用最小绝对收缩和选择算子回归筛选与T分期相关的特征,建立胃癌原发灶和胃壁外脂肪组织影像组学模型。采用独立样本 t检验或 χ2检验比较训练集中T1~2与T3~4期患者临床特征的差异,将差异有统计学意义的特征建立临床模型。联合2个影像组学模型及临床模型构建临床-影像组学联合模型,并生成列线图。用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评价各模型鉴别胃癌T1~2与T3~4期的效能,用校准曲线评价列线图预测胃癌的T分期与实际T分期的一致性,决策曲线评价采用列线图和临床模型指导治疗的临床净收益。 结果:训练集中T1~2和T3~4期患者间CT-T分期、CT-N分期差异有统计

作者:王芷旋;王霄霄;卢超;陆思远;丁奕;潘冬刚;周月圆;姚俊;张久楼;蒋鹏程;单秀红

来源:中华放射学杂志 2024 年 58卷 1期

知识库介绍

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作者:
王芷旋;王霄霄;卢超;陆思远;丁奕;潘冬刚;周月圆;姚俊;张久楼;蒋鹏程;单秀红
来源:
中华放射学杂志 2024 年 58卷 1期
标签:
胃肿瘤 体层摄影术,X线计算机 脂肪组织 T分期 影像组学 Stomach neoplasms Tomography, X-ray computed Adipose tissue T staging Radiomics
目的:探讨基于胃癌原发灶及癌旁胃壁外脂肪组织的CT影像组学模型鉴别T1~2与T3~4期胃癌的价值。方法:本研究为病例对照研究,回顾性收集2011年12月到2019年12月江苏大学附属人民manbet官网登录 465例胃癌患者,根据术后病理将其分为T1~2期(150例)及T3~4期(315例)。采用分层抽样方法按7∶3的比例分为训练集(326例)和测试集(139例),训练集中T1~2期104例、T3~4期222例,测试集中T1~2期46例、T3~4期93例。选择术前1周内静脉期增强CT图像勾画胃癌原发灶及癌旁胃壁外脂肪组织为感兴趣区(ROI),采用Pyradiomics软件提取ROI的影像组学特征,用最小绝对收缩和选择算子回归筛选与T分期相关的特征,建立胃癌原发灶和胃壁外脂肪组织影像组学模型。采用独立样本 t检验或 χ2检验比较训练集中T1~2与T3~4期患者临床特征的差异,将差异有统计学意义的特征建立临床模型。联合2个影像组学模型及临床模型构建临床-影像组学联合模型,并生成列线图。用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评价各模型鉴别胃癌T1~2与T3~4期的效能,用校准曲线评价列线图预测胃癌的T分期与实际T分期的一致性,决策曲线评价采用列线图和临床模型指导治疗的临床净收益。 结果:训练集中T1~2和T3~4期患者间CT-T分期、CT-N分期差异有统计