资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]河北大学附属医院CT-MRI室
医技
放射科
放射科（CT-MRI诊断科）
河北大学附属医院
[2]河北大学(医学院)
[3]河北省肿瘤放化疗机制与研究重点实验室
[4]通用电气药业(上海)有限公司
出处：
ISSN：
关键词：
肾肿瘤
影像组学
体层摄影术
X线计算机
摘要：
目的建立基于增强CT的影像组学模型,评估其鉴别肾透明细胞癌（ccRCC）与非透明细胞癌（non-ccRCC）的应用价值。方法将147例ccRCC及32例non-ccRCC患者随机分为训练集125例和测试集54例。将所有患者的增强CT资料导入ITK-SNAP软件,手动勾画ROI,获得16个特征,分别建立基于特征的随机森林（RF）模型和逻辑回归（LR）模型,采用ROC曲线观察模型对ccRCC的诊断效能。结果训练集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96（P<0.05）,特异度为1.00,敏感度0.83;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.96（P<0.05）,特异度为1.00,敏感度为0.83。测试集RF模型诊断ccRCC的AUC为0.96（P<0.05）,特异度为1.00,敏感度为0.89;LR模型诊断ccRCC的AUC为0.88（P<0.05）,特异度为0.90,敏感度为0.77。结论基于增强CT影像组学模型可用于鉴别ccRCC与non-ccRCC;RF模型诊断价值较LR模型更高。
基金：
河北省研究生创新资助项目（hbu2019ss036）；;保定市科技计划项目（18ZF182）；
第一作者：
第一作者机构：
[1]河北大学附属医院CT-MRI室
[2]河北大学(医学院)
通讯作者：
通讯机构：
[1]河北大学附属医院CT-MRI室
[3]河北省肿瘤放化疗机制与研究重点实验室
推荐引用方式(GB/T 7714)：
王平,裴旭,殷小平,等.基于增强ct影像组学模型鉴别肾透明细胞癌与非透明细胞癌[J].中国医学影像技术.2019,35(11):1689-1692.
