简介：【摘要】目的： 探讨影像组学在甲状腺结节良恶性鉴别中的应用价值。方法：回顾性分析我院经病理证实的100例甲状腺结节患者，其中良性结节72例，恶性结节28例。应用纹理分析软件 MaZad 对甲状腺 CT 扫描的静脉期图像进行分析，在结节最大层面手动勾画感兴趣区（ROI），通过分析得出 300 多个纹理参数。对所得出的纹理参数使用 Fisher 系数、分类误差概率与平均相关系数（POE+ACC）及互信息（M I）等三种降维方式进行处理，得到 10 个鉴别最佳的纹理参数。采用Mazad自带的 B11 软件进行纹理参数的判别，对每种降维方式分别进行原始数据分析（RDA）、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）及非线性判别分析（NDA）等四种分析，分别获得不同模型对甲状腺结节鉴别诊断的准确度、特异度和灵敏度。结果：三种降维方法分别提取出 10 个鉴别能力较强的纹理参数，相关度 S（2,-2）在三种降维算法中均被筛选出来。使用 B11 分析模块分析出的错误率。其中 Fisher/NDA法在各组中错误率最低，只有7.00%（7/100）。结节良恶性预测结果中，其中灵敏度最高的是Fisher/NDA 法，为90.00%；特异度最高的是MI/NDA法，特异度为98.00%，而预测准确率最好的是Fisher/NDA 法，预测准确率为 92.00%。结论：利用影像组学的方法可以可靠的鉴别出甲状腺结节的良恶性，为临床进一步的诊断和治疗提供帮助。
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