文献类型：期刊文章

作　　者：范莉芳[1] 赵劲松[1] 张宇[2] 魏伟[3] 徐晓燕[1] 徐争元[1] 傅雨晨[1]

Fan Lifang;Zhao Jinsong;Zhang Yu;Wei Wei;Xu Xiaoyan;Xu Zhengyuan;Fu Yuchen(Department of Medical Imaging,Wannan Medical College,Wuhu,Anhui 241002,China;The Second People's Hospital of Wuhu,Wuhu,Anhui 241002,China;Yijishan Hospital Affiliated to Wannan Medical College,Wuhu,Anhui 241002,China)

机构地区：[1]皖南医学院医学影像学院,安徽省芜湖市241002 [2]芜湖市第二人民医院,安徽省芜湖市241002 [3]皖南医学院弋矶山医院,安徽省芜湖市241002

出　　处：《中国超声医学杂志》

基　　金：教育部产学合作协同育人项目(No.220603731205201,No.220603731205157);皖南医学院校重点项目科研基金(No.WK2021Z15)。

年　　份：2023

卷　　号：39

期　　号：7

起止页码：730-733

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的探讨基于常规超声及超声造影特征利用随机森林(RF)算法构建的模型预测临床淋巴结阴性乳头状癌甲状腺(PTC)颈部淋巴结转移的价值。方法回顾性分析151例PTC患者的临床及超声资料,根据术后病理有无淋巴结转移分为转移组(LNM组)28例、非转移组(NLNM组)123例,按7∶3随机分为训练集105例、验证集46例。采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对临床及超声特征进行降维,筛选潜在危险因素,并将其纳入多因素logistic回归分析筛选独立危险因素,并使用RF算法构建预测模型。结果LASSO降维共筛选出多灶性、微钙化、血流、消退、强化特征及穿刺手感,多因素logistic回归分析微钙化、血流、消退及穿刺手感为预测LNM与NLNM的独立危险因素,RF构建预测模型的曲线下面积(AUC)训练集为0.841,验证集为0.798。结论基于常规超声及超声造影特征,利用RF算法构建的模型能够在术前有效预测临床淋巴结阴性PTC患者颈部淋巴结转移。

关 键 词：超声特征 随机森林  乳头状甲状腺癌

分 类 号：R445.1] R736.1]