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| 目的 探讨双能量 CT 影像组学特征模型对结直肠癌肝转移的诊断价值。 方法 回顾性选取 2023 年 1 至 12 月在
温州医科大学苍南医院诊治的 50 例结直肠癌肝转移患者为肝转移组（包括训练集 35 例和验证集 15 例），50 例原发性结直肠癌患
者为非转移组（包括训练集35例和验证集15例）。提取影像组学特征并比较肝转移灶100 kVp图像、Sn 140 kVp图像、融合图像、
最高对比度噪声比（CNR）图像质量，构建支持向量机（SVM）、K-近邻、逻辑回归、随机森林等4种模型并分析其在训练集和验证集
上诊断结直肠癌肝转移的效能。 结果 5 种序列肝转移灶图像噪声、同时性肝转移灶 CT 差值和 CNR 比较，差异均有统计学意义
（均P＜0.01）；而同时性肝转移灶CT值比较差异无统计学意义（P=0.510）。最终筛选得到5个影像组学特征用于影像组学特征模
型的构建，4 种模型对结直肠癌肝转移的诊断效能均较高，其中 SVM 模型在验证集上的准确度、AUC、灵敏度、特异度分别为
0.939、0.982、0.867、1.000，综合性能最优，可作为 CT 影像组学特征数据的最优模型。 结论 基于双能量 CT 影像组学特征构建
的SVM模型在结直肠癌肝转移诊断中具有一定的价值。 |
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| 基金项目:温州市科技计划项目（Y20220892） |
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