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目的:探讨基于MRI应用机器学习方法构建的影像组学模型对Ⅰ、Ⅱ型子宫内膜癌(EC)的鉴别诊断价值.方法:回顾性收集 403 例EC患者,其中Ⅰ型 316 例,Ⅱ型 87 例;按 7∶3 比例随机分为训练集(282 例)和验证集(121 例).从动态对比增强延迟期(DCE4)和ADC图中提取影像组学参数.经特征降维后,分别应用逻辑回归、随机森林、自举聚合、支持向量机、人工神经网络和朴素贝叶斯 6 种算法构建影像组学模型.使用ROC曲线评估比较每个影像组学模型的诊断效能.结果:在影像组学模型中,由ADC及DCE4 序列组合,应用朴素贝叶斯方法联合 12 个影像组学参数所构建的模型效能最佳,在训练集和验证集中的AUC分别为 0.927 和 0.869.结论:基于ADC及DCE4 序列应用朴素贝叶斯方法构建的影像组学模型对Ⅰ、Ⅱ型EC有很好的鉴别诊断价值.
作者：陈虎；陈帅；王雅静；崔金娈；陈井亚
来源：中国中西医结合影像学杂志 2023 年 21卷 6期
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