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目的 建立基于18F-FDG PET/CT影像组学特征和临床风险因素的肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)突变预测模型,并验证其准确性。资料与方法 回顾性纳入2018年7月—2022年1月在新疆医科大学附属肿瘤医院行18F-FDG PET/CT,并经病理证实且有EGFR基因检测结果的肺腺癌患者155例。按照7∶3随机划分为训练集和测试集。对所有EGFR突变临床风险因素进行单因素及多因素Logistic回归,建立预测肺腺癌EGFR突变的临床风险因素模型。所有图像经过预处理后,分别在PET、CT图像上勾画感兴趣区,提取影像组学特征。经特征降维后,基于最佳影像组学特征建立支持向量机、随机森林分类器(RF)和逻辑回归模型,并预测肺腺癌EGFR突变。采用受试者工作特征曲线评估3种模型的诊断效能。然后选取最佳模型结合临床风险因素构建复合模型,并绘制列线图。应用决策分析曲线评估列线图的临床效用。结果 155例肺腺癌中,EGFR野生型69例,突变型86例。多因素Logistic回归显示吸烟为预测肺腺癌EGFR突变的临床风险预测因子。影像组学分析,经特征提取、特... 相似文献
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