联合Nomogram模型预测卵巢囊腺瘤分类的价值

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目的通过对比增强CT图像的影像组学分析,寻找客观量化判断卵巢浆液性与黏液性囊腺瘤分类的新参数,并联合囊腔数建立联合Nomogram模型,探讨这一模型的诊断价值。方法回顾性分析经病理学检查证实的卵巢囊腺瘤83例,其中浆液性囊腺瘤44例,黏液性囊腺瘤39例。经分层抽样将病例随机分组为训练集58例(70%),测试集25例(30%),通过增强CT图像提取病灶影像特征和影像组学参数,经LASSO回归分析得到具有统计学差异的影像组学参数并构建影像分数Radscore,联合囊腔数建立Nomogram模型,并进行受试者工
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