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摘要
目的 探讨基于CT增强的放射组学特征直方图参数对鉴别腮腺多形性腺瘤(PA)与腺淋巴瘤(AL)的应用价值。方法 收集经病理确诊的23例AL与21例PA,运用MaZda软件提取并分析CT增强静脉期图像中的肿瘤放射组学直方图参数,包括均值、方差、偏度、峰度和第1、10、50、90、99百分位数,运用受试者工作特征曲线(ROC)对组间有统计学意义的参数进行分析并评价诊断效能,利用多变量Logistic回归分析对组间有统计学意义的参数进行建模并运用ROC曲线评价其模型效能。结果 两组中5个直方图参数(均值与方差、第50、90、99百分位数)间的差异有统计学意义(P均<0.05),其中第99百分位数在两组中具有最高的鉴别诊断效能,曲线下面积(AUC)达0.85,对应的特异度及灵敏度均为80%。利用这5个直方图参数建立多参数Logistic回归诊断模型的AUC、特异度及灵敏度分别为0.945、92.7%、86.3%。结论 基于CT增强的放射组学特征直方图参数能够有效的对PA与AL进行鉴别。
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