论著-胸部
影像组学基于平扫CT预测尘肺分期的应用研究*
作者：胡英良1 张海燕1 胡春峰2,*
所属单位：1.徐州医科大学院第二附属医院影像科 (江苏 徐州 221006) 2.徐州医科大学附属医院影像科 (江苏 徐州 221000)
PDF摘要
目的 探讨胸部平扫CT影像组学特征在尘肺患者筛查和分期中的应用价值。方法 回顾性分析本院经临床确诊的108例尘肺患者的临床资料及胸部CT影像资料，其中壹期尘肺69例、贰期尘肺34例、叁期尘肺5例，按照7:3比例随机分为训练集(n=70)及验证集(n=38)，利用MitkWorkbench软件对胸部CT图像进行半自动手动分割感兴趣区(ROI)，通过3D Slicer提取影像组学图特征，采用计算组内相关系数(ICC)、相关性分析去除特征之间的冗余，以L1正则化方法进行特征筛选，采用 Random Forest分类器建立尘肺分期预测模型，以准确率、灵敏度、特异度及受试者工作特征(ROC)曲线评估模型效能。结果 不同疾病分期患者年龄、性别、工龄比较，无明显差异(P>0.05)。影像组学模型在训练集中壹~叁期尘肺鉴别的AUC值分别为0.827、0.820、0.962，在验证集中壹~叁期尘肺鉴别的AUC值分别为0.823、0.817、1.000，准确率、灵敏度、特异度均高于75%。结论 基于平扫胸部CT提取的影像组学特征，能够较为准确对尘肺患者分期进行诊断、筛选，具有较高的临床价值。
【关键词】尘肺；平扫CT；影像组学；机器学习；X 线计算机；分期
【中图分类号】R135.2
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2024.12.022
中国CT和MRI杂志
第22卷， 第 12 期
2024年12月
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