| 夏凡，王毓莹，孙亚琳，蓝琪，于洁，王建华，王中秋.多期增强CT影像组学联合临床特征鉴别胰腺乏血供神经内分泌肿瘤和胰腺导管腺癌[J].放射学实践,2026,41(06):648-653 |
| 多期增强CT影像组学联合临床特征鉴别胰腺乏血供神经内分泌肿瘤和胰腺导管腺癌 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.06.006 |
| 中文关键词: 胰腺神经内分泌肿瘤 胰腺导管腺癌 体层摄影术，X线计算机 影像组学 机器学习 |
| 基金项目:江苏省重点研发计划社会发展项目（BE2023789）；国家自然科学基金项目（82371919、82171925） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于平扫及双期增强CT影像组学联合临床特征在鉴别胰腺乏血供神经内分泌肿瘤（hypo-PNET）与胰腺导管腺癌（PDAC）中的应用价值。方法：回顾性分析2012年1月-2025年6月经病理确诊的104例hypo-PNET和208例PDAC患者的临床及影像资料，按7∶3比例分为训练集与测试集。从平扫、动脉期及静脉期CT图像提取影像组学特征，并结合逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和多层感知机（MLP）构建分类模型。采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选临床及影像特征，并建立临床模型。结合影像组学和临床特征构建了联合模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析评估模型性能，采用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床价值。结果：经Spearman、mRMR及LASSO筛选后分别获得平扫12个、动脉期22个、静脉期14个及三期联合17个特征。三期联合影像组学模型表现优于单期模型，其中SVM效能最佳，训练集及测试集AUC分别为0.871和0.812。临床与组学联合模型在训练集及测试集AUC分别为0.945和0.900。DCA曲线显示联合模型具有最大的临床净收益。结论：基于多期增强CT影像组学联合临床特征的模型可有效鉴别hypo-PNET与PDAC，可为术前诊断及治疗决策提供参考。 |
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