文献类型：期刊文章

作　　者：余滢[1] 金艺林[1] 罗心一[1] 双雪[1] 阚杨杨[2] 周晓娅[3] 艾华[1] 罗娅红[2] 蒋西然[1]

YU Ying;JIN Yilin;LUO Xinyi;SHUANG Xue;KAN Yangyang;ZHOU Xiaoya;AI Hua;LUO Yahong;JIANG Xiran(Department of Biomedical Engineering,China Medical University,Shenyang Liaoning 110122,China;Department of Medical Imaging,Liaoning Cancer Hospital&Institute(Cancer Hospital of China Medical University),Shenyang Liaoning 110042,China;Laboratory of Molecular Medicine and Chemistry College of Basic Medicine,Jining Medical University,Jining Shandong 272067,China)

机构地区：[1]中国医科大学生物医学工程系,辽宁沈阳110122 [2]辽宁省肿瘤医院(中国医科大学肿瘤医院)医学影像科,辽宁沈阳110042 [3]济宁医学院基础医学院分子医学与化学实验室,山东济宁272067

出　　处：《中国医疗设备》

基　　金：辽宁省科技厅博士启动基金(81501833);济宁医学院青年教师科研扶持基金(JY2017KJ023);中国医科大学健康医疗大数据研究课题(HMB201903101)。

年　　份：2020

卷　　号：35

期　　号：5

起止页码：92-95

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目的探讨基于CT影像建立的诺莫图模型在肺癌淋巴结转移预测中的作用。方法回顾性分析了2014-2017年辽宁省肿瘤医院收治的211例恶性肺结节患者的影像和临床资料,其中72例经病理证实存在淋巴结转移。通过提取和筛选肺CT影像组学特征,构建诺模图模型对淋巴结转移进行预测。通过绘制ROC曲线并计算AUC值评估模型的预测能力,使用决策曲线分析评估模型的临床适用性。结果构建的诺莫图模型在训练集和测试集上的AUC分别为0.859(灵敏度为0.810,特异度为0.773)和0.864(灵敏度为0.820,特异度为0.753),决策曲线表明模型有良好的临床应用价值。结论基于CT图像特征以及相关临床指标构建的诺莫图模型是作为无创预测恶性肺结节淋巴结转移的有效方法。

关 键 词：CT影像 淋巴结转移 诺莫图  预测模型  

分 类 号：R318[生物医学工程类] TP391.7[基础医学类]