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CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值 被引量：1
1
作者 张永华 胡苗苗 +1 位作者 金煜芳 丁远辉 《中国计划生育学杂志》 2023年第11期2733-2737,共5页
目的:分析CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值。方法:回顾性收集2017年7月-2022年7月本院收治的经病理学证实的卵巢良恶性病变患者100例临床资料,根据病理学结果分为恶性组(n=30)和良性组(n=70),CT平扫图像上勾画2D、3D... 目的:分析CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值。方法:回顾性收集2017年7月-2022年7月本院收治的经病理学证实的卵巢良恶性病变患者100例临床资料,根据病理学结果分为恶性组(n=30)和良性组(n=70),CT平扫图像上勾画2D、3D肿瘤感兴趣区并提取图像特征,按照7:3的比例随机分层分为训练集(n=70)与验证集(n=30),提取CT影像组学特征,多因素logistic回归构建2D与3D影像组学模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估2D与3D影像组学模型对卵巢良恶性病变的诊断效能并比较。结果:以肿块形态、肿瘤囊实性、腹水作为构建2D影像学特征模型,该模型训练集诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度、曲线下面积(AUC)为88.9%、77.0%、0.86;验证集诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度、AUC为81.8%、78.9%、0.82。以肿块形态、肿瘤囊实性、边界、腹水作为构建3D影像学特征模型,该模型训练集诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度、AUC为90.7%、76.7%、0.86;验证集诊断敏感度、特异度、AUC为81.8%、73.7%、0.86。2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度及AUC未见差异(P>0.05)。结论:基于CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值相当且均较高,但考虑到影像组学特征计算成本,更推荐使用2D影像组学模型。 展开更多
关键词 卵巢良恶性病变 CT平扫 2d影像组学模型 3d影像组学模型 诊断价值
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