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CT放射组学分析空洞特征在鉴别非结核分枝杆菌肺病与肺结核中的价值 被引量：3
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作者 阎庆虎 崔嘉 +3 位作者 杨传彬 王武章 于德新 柴象飞 《山东大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期41-46,共6页
目的探讨计算机体层摄影(CT)放射组学分析技术在鉴别含空洞型非结核分枝杆菌(NTM)肺病与含有类似空洞的肺结核中的价值。方法回顾性分析2013年2月至2018年3月在山东省胸科医院和山东大学齐鲁医院经临床证实的空洞型NTM肺病患者51例和含... 目的探讨计算机体层摄影(CT)放射组学分析技术在鉴别含空洞型非结核分枝杆菌(NTM)肺病与含有类似空洞的肺结核中的价值。方法回顾性分析2013年2月至2018年3月在山东省胸科医院和山东大学齐鲁医院经临床证实的空洞型NTM肺病患者51例和含有类似空洞的肺结核患者42例的临床资料。利用双盲法对CT图像进行观测和勾画,勾画出198个感兴趣区(VOI)空洞,使用计算机生成的随机数将80%的VOI分配给训练数据集,20%的VOI分配给验证数据集。利用Radcloud平台提取的1409个放射组学特征来分析两种疾病CT中空洞特征的差异,利用方差阈值法、K最佳方法及Lasso算法3种方法筛选最佳特征,采用3个受监督的学习分类器(KNN、SVM、DT)分析受试者工作特征(ROC)曲线。结果筛选出94个最佳特征,采用了不同学习分类器分析得到的ROC曲线值均较高。验证集AUC最低值为0.95,最高值达到1.00。验证集的灵敏度和特异度也达到了0.95,通过精度、召回率、F1评分和支持度分析的3种分类器的性能良好。结论利用CT放射组学提取出有价值的空洞特征可以弥补肉眼观察的不足,在NTM肺病与肺结核的鉴别中具有重要意义。 展开更多
关键词 放射组学 空洞 计算机体层摄影 非结核分枝杆菌肺病 肺结核
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