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基于^(18)F-FDG PET/CT的机器学习模型对风湿性多肌痛的诊断价值 被引量：1
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作者 孙苏文冬 邵晓梁 +4 位作者 蒋婉岚 张璐 徐婷 吴敏 王跃涛 《中华核医学与分子影像杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期92-97,共6页
目的探讨基于^(18)F-FDG PET/CT的机器学习模型对风湿性多肌痛(PMR)的诊断价值。方法回顾性分析2014年11月至2022年12月间入住常州市第一人民医院免疫风湿科,疑似PMR并行^(18)F-FDG PET/CT检查的177例患者[男119例、女58例,年龄67.0(61.... 目的探讨基于^(18)F-FDG PET/CT的机器学习模型对风湿性多肌痛(PMR)的诊断价值。方法回顾性分析2014年11月至2022年12月间入住常州市第一人民医院免疫风湿科,疑似PMR并行^(18)F-FDG PET/CT检查的177例患者[男119例、女58例,年龄67.0(61.0,72.0)岁]资料。将患者按照7∶3随机等比抽样分为训练集和验证集。利用分类和回归树(CART)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法和logistic回归3种机器学习模型对PET/CT影像学特征进行学习。通过ROC曲线分析评估各模型的诊断效能,采用Delong检验比较不同AUC的差异。结果PMR患者78例(44.1%,78/177),非PMR患者99例(55.9%,99/177);训练集124例,验证集53例。Logistic回归模型(训练集:AUC=0.961;验证集:AUC=0.930)在诊断PMR方面优于CART(训练集:AUC=0.902,z=2.96,P=0.003;验证集:AUC=0.844,z=2.46,P=0.014),与LASSO算法诊断效能相似(训练集:AUC=0.957,z=0.95,P=0.340;验证集:AUC=0.930,z=0.00,P=1.000),但其评估部位较少。简化后的PMR-Logit评分在总体人群中的AUC为0.951,诊断PMR的灵敏度为89.74%(70/78),特异性为90.91%(90/99)。结论基于^(18)F-FDG PET/CT影像学特征的机器学习模型有望成为一种有效诊断PMR的工具。 展开更多
关键词 风湿性多肌痛 影像组学 机器学习 正电子发射断层显像术 体层摄影术 X线计算机 氟脱氧葡萄糖F18
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