CT影像组学模型对早期胃癌和胃间质瘤的鉴别诊断价值研究  

作　　者：刘文华 李敏 唐志洋[1] 

机构地区：[1]江苏大学附属人民医院影像科,江苏镇江212000

出　　处：《影像研究与医学应用》2025年第7期65-67,共3页Journal of Imaging Research and Medical Applications

摘　　要：目的:探讨CT影像组学模型在早期胃癌和胃间质瘤(GST)鉴别中的应用价值,提高临床中的诊断准确率。方法:回顾性分析2019年1月—2022年12月于江苏大学附属人民医院经手术病理证实的早期胃癌和GST患者共181例的上腹部静脉期CT影像资料,拆分成测试组95例和验证组86例。在静脉期病灶最大层面勾画感兴趣区(ROI)并提取影像特征;利用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归,以最小标准10倍交叉验证法选择调整参数λ,筛选出两者最相关的特征参数。使用决策树、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种机器学习算法,对影像组学标签构建预测模型。结果:构建的影像组学模型中,逻辑回归模型的预测效能最好,在测试组和验证组的曲线下面积(AUC)分别为0.888、0.809。结论:影像组学诺模图具有很好的模型适应性和临床实用性,有利于早期胃癌和GST的诊断鉴别。

关 键 词：胃肿瘤 胃癌 间质肿瘤 计算机体层摄影 感兴趣区 

分 类 号：R445.3[医药卫生—影像医学与核医学]