超声特征RF模型预测临床淋巴结阴性PTC颈部淋巴结转移

范莉芳; 赵劲松; 张宇; 魏伟; 徐晓燕; 徐争元; 傅雨晨

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超声特征RF模型预测临床淋巴结阴性PTC颈部淋巴结转移

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目的探讨基于常规超声及超声造影特征利用随机森林(RF)算法构建的模型预测临床淋巴结阴性乳头状癌甲状腺(PTC)颈部淋巴结转移的价值。方法回顾性分析151例PTC患者的临床及超声资料,根据术后病理有无淋巴结转移分为转移组(LNM组)28例、非转移组(NLNM组)123例,按7∶3随机分为训练集105例、验证集46例。采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对临床及超声特征进行降维,筛选潜在危险因素,并将其纳入多因素logistic回归分析筛选独立危险因素,并使用RF算法构建预测模型。结果LASSO降维共筛选出多灶性、微钙化、血流、消退、强化特征及穿刺手感,多因素logistic回归分析微钙化、血流、消退及穿刺手感为预测LNM与NLNM的独立危险因素,RF构建预测模型的曲线下面积(AUC)训练集为0.841,验证集为0.798。结论基于常规超声及超声造影特征,利用RF算法构建的模型能够在术前有效预测临床淋巴结阴性PTC患者颈部淋巴结转移。

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来源
《中国超声医学杂志》 |2023年第7期|730-733|共4页
作者
范莉芳; 赵劲松; 张宇; 魏伟; 徐晓燕; 徐争元; 傅雨晨;
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作者单位

皖南医学院医学影像学院;

安徽省芜湖市241002;

芜湖市第二人民医院;

安徽省芜湖市241002;

皖南医学院弋矶山医院;

安徽省芜湖市241002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类超声波诊断;甲状腺肿瘤;
关键词
超声特征; 随机森林; 乳头状甲状腺癌;

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