CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值
1.浙江省湖州市吴兴区人民医院（313008）；2.浙江省湖州市第一人民医院
Values of CT scan-based 2D and 3D radiomics models for diagnosing the benign and malignant ovarian lesions of patients
1.Wuxing District People's Hospital, Huzhou, Zhejiang Province, 313008; 2.The First People's Hospital of Huzhou City
摘要 分析CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值。方法：回顾性收集2017年7月－2022年7月本院收治的经病理学证实的卵巢良恶性病变患者100例临床资料，根据病理学结果分为恶性组（n=30）和良性组（n=70），CT平扫图像上勾画2D、3D肿瘤感兴趣区并提取图像特征，按照7:3的比例随机分层分为训练集（n=70）与验证集（n=30），提取CT影像组学特征，多因素logistic回归构建2D与3D影像组学模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线评估2D与3D影像组学模型对卵巢良恶性病变的诊断效能并比较。结果：以肿块形态、肿瘤囊实性、腹水作为构建2D影像学特征模型，该模型训练集诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度、曲线下面积（AUC）为88.9%、77.0%、0.86；验证集诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度、AUC为81.8%、78.9%、0.82。以肿块形态、肿瘤囊实性、边界、腹水作为构建3D影像学特征模型，该模型训练集诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度、AUC为90.7%、76.7%、0.86；验证集诊断敏感度、特异度、AUC为81.8%、73.7%、0.86。2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变的敏感度、特异度及AUC未见差异（P>0.05）。结论：基于CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值相当且均较高，但考虑到影像组学特征计算成本，更推荐使用2D影像组学模型。
关键词 ：
卵巢良恶性病变 ,
CT平扫 ,
2D影像组学模型 ,
3D影像组学模型 ,
诊断价值
引用本文:
张永华1 胡苗苗2 金煜芳1 丁远辉1. CT平扫的2D与3D影像组学模型诊断卵巢良恶性病变价值[J]. 中国计划生育学杂志, 2023, 31(11): 2733-.
链接本文:
https://www.zgjhsyx.com/CN/ 或 https://www.zgjhsyx.com/CN/Y2023/V31/I11/2733
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