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CT放射组学图在胃癌淋巴结转移术前预测中的应用( CT radiomics nomogram for the preoperative prediction of lymph node metastasis in gastric cancer )
Y Wang W Liu Y Yu JJ Liu ZY Jin
探讨CT在胃癌术前淋巴结转移预测中的作用。这项回顾性研究包括247例连续的经手术证实的胃癌患者（训练队列，197例；试验队列，50例）。使用专用radiomics原型软件对术前动脉期(AP)CT图像进行病灶分割和特征提取。利用随机森林(RF)算法建立了一个预测淋巴结转移的放射组学模型。最后，结合放射学评分和选定的临床预测因子，建立了一个诺模图。受试者操作特性(ROC)曲线被用来验证放射组学模型和诺模图在训练和测试队列上的能力。放射组学模型在曲线下面积(AUC)为0.844(95%CI，0.759-0.909)的训练队列中显示出良好的判别能力，这在AUC为0.837(95%CI，0.705-0.926)的试验队列中得到证实。由放射学评分和CT报告的LN状态组成的诺模图在训练和测试队列中显示出极好的区分度，AUCs分别为0.886(95%CI，0.808～0.941)和0.881(95%CI，0.759～0.956)。基于CT的放射组学诺模图有希望作为一种无创性工具用于胃癌LN转移的个体预测。CT对胃癌LN转移的预测具有良好的价值。放射组学模型预测胃癌淋巴结转移优于常规CT。nomogram在胃癌LN转移的个体化预测中具有潜在的应用价值。
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