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| 目的通过对比增强CT图像的影像组学分析，寻找客观量化判断卵巢浆液性与黏液性囊腺瘤分类的新参数，并联合囊腔数建立联合Nomogram模型，探讨这一模型的诊断价值。方法回顾性分析经病理学检查证实的卵巢囊腺瘤83例，其中浆液性囊腺瘤44例，黏液性囊腺瘤39例。经分层抽样将病例随机分组为训练集58例（70%），测试集25例（30%），通过增强CT图像提取病灶影像特征和影像组学参数，经LASSO回归分析得到具有统计学差异的影像组学参数并构建影像分数Radscore，联合囊腔数建立Nomogram模型，并进行受试者工作特征（ROC）曲线分析，ROC曲线下的面积(AUC)验证其诊断效能。结果本研究经降维算法后得到5个最优影像组学参数构建Radscore，建立联合Nomogram模型（训练集为AUC0.94，测试集AUC为0.85），优于单一的影像特征及影像组学参数的诊断效能。结论Nomogram模型能有效量化卵巢囊腺瘤的异质性，并可作为定量影像生物标志物预测卵巢囊腺瘤分类。 |
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| DOI：10.12056/j.issn.1006-2785.2020.42.6.2019-2921 |
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| 基金项目:浙江省基础公益研究计划项目（LSY19H180009）；浙江省医药卫生科技计划项目（2018KY582） |
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