目的探讨基于CT的影像组学模型对腺性膀胱炎（CG）与膀胱癌的鉴别诊断效能。方法回顾性分析经病理证实的40例CG （CG组）和70例膀胱癌（膀胱癌组）,均于术前接受盆腔平扫和三期增强CT扫描。分别在平扫、动脉期、静脉期及延迟期CT图像上勾画三维容积感兴趣区（VOI）,提取影像组学特征。将按7∶3随机将患者分入训练集与测试集。对各期CT影像组学特征数据行归一化处理,以最小冗余最大相关法（mRMR）、最小绝对收缩和选择算法（LASSO）及5折交叉验证进行特征降维;采用多因素Logistic回归分析建立影像组学模型。以受试者工作特征（ROC）曲线评价各模型的诊断效能,采用Delong检验评价其效能差异,以决策曲线分析评估模型临床应用价值。采用Hosmer-Lemeshow检验和校正曲线评估模型拟合度。结果分别基于平扫、动脉期、静脉期、延迟期影像组学特征建立了模型1、2、3、4,各纳入4、7、5及6个特征;其鉴别诊断CG与膀胱癌的曲线下面积（AUC）均>0.80,且Delong检验表明不同模型间AUC值差异无统计学意义（P均>0.05）。模型2在测试组的AUC=0.939,高于其他模型。决策曲线分析表明,模型2用于临床鉴别CG与膀胱癌的净获益最高,Hosmer Lemeshow拟合优度检验显示模型2预测结果与实际结果差异无统计学意义（训练集:χ=8.75,P=0.36;测试集:χ=4.72,P=0.79）;校正曲线显示模型2的拟合效果较好。结论基于各时相盆腔CT影像组学模型均可用于辅助临床鉴别诊断CG与膀胱癌,其中基于动脉期影像组学模型的诊断效能最高。
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