基于CT增強掃描的深度遷移學習特征聯(lián)合傳統(tǒng)影像組學特征術(shù)前預測結(jié)直腸癌脈管侵犯的價值

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［摘要］ 目的：探討基于CT增強掃描的深度遷移學習特征和傳統(tǒng)影像組學特征的聯(lián)合模型術(shù)前預測結(jié)直腸癌患者脈管侵犯狀態(tài)的應用價值。方法：回顧性收集323例經(jīng)手術(shù)病理證實的結(jié)直腸癌患者，按8∶2的比例隨機分成訓練集258例和驗證集65例。從靜脈期CT圖像中提取與脈管侵犯狀態(tài)相關(guān)的傳統(tǒng)影像組學特征及深度遷移學習特征，采用最小絕對收縮和選擇算子（LASSO）算法進行特征選擇，采用極限梯度提升算法（XGBoost）、光照梯度增強機（LightGBM）和梯度提升算法（GB）構(gòu)建傳統(tǒng)影像組學模型及聯(lián)合特征預測模型。（剩余12035字）