【摘 要】
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目的:探讨基于CT平扫期图像的影像组学特征所建立的机器学习模型对于甲状腺结节检出及结节良、恶性预测的价值。方法:本研究回顾性收集2018年9月至2020年1月在皖南医学院第一附属医院经手术病理证实甲状腺结节患者资料共855例（其中恶性结节512例,良性结节343例）;同时期随机收集来我院体检,经血清学检查结果显示甲状腺功能正常、颈部超声检查未见甲状腺结节的健康来检者共501例,作为健康对照。总共计
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目的:探讨基于CT平扫期图像的影像组学特征所建立的机器学习模型对于甲状腺结节检出及结节良、恶性预测的价值。方法:本研究回顾性收集2018年9月至2020年1月在皖南医学院第一附属医院经手术病理证实甲状腺结节患者资料共855例（其中恶性结节512例,良性结节343例）;同时期随机收集来我院体检,经血清学检查结果显示甲状腺功能正常、颈部超声检查未见甲状腺结节的健康来检者共501例,作为健康对照。总共计1356例包含完整甲状腺组织的颈部或胸部轴位CT平扫影像学资料纳入研究样本。将全部样本的CT平扫图像资料以DICOM格式从PACS网导入影像组学智能分析软件（AK、ITK-SNAP）,并对每个样本依次进行图像重采样、图像标准化处理、感兴趣区（ROI）的勾化、并提取包括直方图特征、形状特征、灰度共生矩阵（GLCM）特征、灰度大小区域矩阵（GLSZM）特征和灰度游程长度矩阵（GLRLM）、Haralick特征六大类参数,共396个特征。随机选取20例样本作为组内一致性及组间一致性检验（ICC）样本,评估实验过程操作的可靠性、可重复性。为了构建更贴合临床诊断过程的诊断流程,本研究基于影像组学结合机器学习模型,建立两级二分类模型;在两级分类中,样本均按7:3比例随机抽样分配为训练组及验证组,在训练组中运用最小冗余最大相关方法m RMR以及LASSO回归等统计学方法,对纹理特征进行降维、筛选最优特征子集并建立模型,用验证集用来独立评估模型效能。第一级分类中我们构建了支持向量机模型（SVM）,目的是从甲状腺组织中检出结节,即判断结节“有”和“无”的问题;第二级分类中我们构建了随机森林（RF）、朴素贝叶斯（QBM）、神经网络（NNET）、k邻近分类器（KNN）、条件推断决策树（C-Tree）、支持向量机（SVM）、多元逻辑回归（QLM）共七个模型,目的是找出能够有效对甲状腺良、恶性结节进行鉴别的优势模型。结果:组内ICC值0.97（0.939-0.990,p<0.001）,组间ICC值为0.95（0.885to-0.981,p<0.001）,均大于0.75,表明操作过程的重复和可操作的一致性良好。经过特征筛选后两级分类分别均保留13个特征用于模型构建。在第一级SVM模型AUC值在训练组中为1.00（95%CI,1.00–1.00）,验证组中的AUC值1.00（95%CI,0.99–1.00）。结果表明我们建立的模型对于甲状腺结节有着非常好的识别能力。第二级七个模型构建中,在对结节组的训练集、验证集运用100次交叉验证中,RF在七个模型中表现出了最好的稳定性。随后,以验证集数据对RF性能进行评估,得到所构建的RF模型的AUC为0.82（95%CI,0.77-0.88）,准确率（accuracy）0.74（0.68-0.79）,灵敏度（sensitivity）0.68,特异度（specificity）0.82,阳性预测率（PPV）0.85,阴性预测率（NPV）0.64。表明训练组中表现最稳定的模型RF,在验证组中也表现出了很好的效能。结论:本研究探索性的挖掘术前甲状腺病人CT平扫图像中的纹理特征影像组学特征,并纳入正常甲状腺CT影像资料构建两级二分类模型,SVM、RF该模型在甲状腺结节识别及其进一步良恶性鉴别中展现出很好的诊断效能,为甲状腺结节的无创、高效诊断提供一种新方法。
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