磁共振纹理分析建立支持向量机模型对大于1cm甲状腺结节鉴别诊断的价值

摘要

目的 探讨磁共振纹理分析建立的支持向量机模型对大于1 cm甲状腺结节鉴别诊断的价值.方法 选择98例甲状腺结节患者磁共振影像资料及手术或穿刺病理检查结果.用Lifex软件在T2加权图像以及表观弥散系数图像上逐层勾画病灶感兴趣区,提取图像纹理特征.用t检验及因子分析筛选结节性甲状腺肿与甲状腺乳头状癌的纹理特征,用Python的sklearn第三方库进行模型建立与评价,用sklearn中的permutation_importance函数评估各纹理特征的重要性.绘制受试者工作特征曲线评价支持向量机模型四种核函数鉴别诊断的效能.结果 使用多项式核函数的支持向量机模型诊断效能最高,准确率达88％,敏感度为98％,特异度为80％,曲线下面积为0.92.15个特征中CONVENTIONAL_std-t重要性最大.结论 磁共振纹理分析建立的支持向量机模型能有效鉴别诊断甲状腺结节.