Notice bibliographique
Résumé
<b>Objective:</b> To establish a predictive model distinguishing focal mass-forming pancreatitis (FMFP) from pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) based on computed tomography (CT) radiomics and clinical data. <b>Methods:</b> A total of 78 FMFP patients (FMFP group) and 120 PDAC patients (PDAC group) who were admitted to Xiangyang No.1 People's Hospital and Xiangyang Central Hospital from February 2012 to May 2021 and were pathologically diagnosed were included in this study, and were input to set up the training set and test set at a ratio of 7:3. The 3Dslicer software was used to extract the radiomic features and radiomic scores (Radscores) of the 2 groups, and the clinical data (age, gender, etc), CT imaging features (lesion location, size, enhancement degree, vascular wrapping, etc) and CT radiomic features of the 2 groups were compared. Logistic regression was used to screen the independent risk factors of the 2 groups, and multiple prediction models (clinical imaging model, radiomics model, and combined model) were established. Then the receiver operating characteristic (ROC) analysis and decision curve analysis (DCA) were conducted to compare the prediction performance and net benefit of the models. <b>Results:</b> The multivariate logistic regression results indicated that dilation of the main pancreatic duct, vascular wrapping, Radscore1 and Radscore2 were independent influencing factors for distinguishing FMFP from PDAC. In the training set, the combined model showed the best predictive performance (area under the ROC curve [AUC] 0.857, 95% CI [0.787-0.910]), significantly higher than the clinical imaging model (AUC 0.650, 95% CI [0.565-0.729]) and the radiomics model (AUC 0.812, 95% CI [0.759-0.890]). DCA confirmed that the combined model had the highest net benefit. These results were further validated by the test set. <b>Conclusion:</b> The combined model based on clinical-CT radiomics data can effectively identify FMFP and PDAC, providing a reference for clinical decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».