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基于放射组学的Nomogram术前预测子宫颈癌淋巴血管空间侵犯( Preoperative Prediction of Lymphovascular Space Invasion in Cervical Cancer With Radiomics –Based Nomogram )
Wei Du Yu Wang Dongdong Li Xueming Xia Zhiping Li
目的：建立和评价一个基于放射组学的诺模图，以提高LVSI对宫颈癌术前无创性的预测性能。方法本研究涉及2017年2月至2019年10月期间接受宫颈癌手术的149例患者。从T2加权成像(T2WI)中提取放射学特征。放射学特征在训练队列中采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)惩罚的logistic回归进行选择。基于选取的特征，利用支持向量机(SVM)算法在训练队列上建立放射学特征。结合放射学特征和临床危险因素，建立了基于放射学的诺模图。结果放射学模型在训练(AUCs 0.925 vs.0.786,精确度87.5%vs.70.5%,敏感度83.6%vs.41.7%,特异性90.9%vs.94.7%)和测试(AUCs 0.911 vs.0.706,精确度84.0%vs.71.3%,敏感度81.1%vs.43.4%,特异性86.4%vs.95.0%)方面均优于临床模型。以放射学特征、肿瘤分期、肿瘤浸润深度和肿瘤病理为基础的联合模型的效果最好（训练队列AUC=0.943,精确度89.5%,敏感性85.4%,特异性92.9%；测试队列AUC=0.923,精确度84.6%,敏感性84.0%,特异性85.1%）。这将有助于为个体选择最佳治疗策略和临床决策。
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