@Article {Maldonado2002485，作者= {Maldonado，Fabien和Varghese，Cyril和Rajagopalan，Srinivasan和Duan，Fenghai和Balar，Aneri B.和Lakhani，Dhairya A.Tucker F.和Karwoski，Ronald A.和Robb，Richard A.和Bartholmai，Brian J.和Peikert，Tobias}，title = {使用Broders Classifier的验证（使用放射性分层良性与侵略性结节评估），一种新颖的HRCT--基于不确定肺结节的基于放射线分类器}，音量= {57}，number = {4}，Elocation-id = {2002485}，eNAG = {2021}，doi = {10.1183/13993003.02485-2020社会}，摘要= {引言低剂量胸部计算机断层扫描（CT）肺癌筛查和不断增加的横截面成像的使用导致许多筛查的鉴定，并偶然发现了不确定的肺结核。虽然对恶性肿瘤的低测或高测试概率的结节的治疗相对简单，但患有中间测试概率的结节通常需要先进的成像或活检。非侵入性风险分层工具是非常可取的。方法是我们以前开发了Broders分类器（使用Radiomic Clatiention评估良性和侵略性结节评估），这是一种基于八个成像特征的常规预测放射线模型，该模型捕获结节位置，形状，大小，纹理，纹理和表面特征。本文中，我们使用与Brock模型相比，使用偶然鉴定的肺结节（范德比尔特大学肺结核注册）的数据集报告其外部验证。计算曲线下的面积（AUC）以及灵敏度，特异性，阴性和正预测值。整个Vanderbilt验证集（n = 170，54 \％恶性）的分辨率为0.87（95 \％CI0.81 {\ textendash} 0.92）对于Brock型号和0.90（95 \％CI 0.85 {\ textendash} 0.94），用于Broders模型。使用Youden {\ texquoteright} s索引确定的最佳截止，灵敏度为92.3 \％，特异性为62.0 \％，正（PPV）和负预测值（NPV）为73.7 \％\％和87.5 \％\％， 分别。对于具有中间体预测试概率的结节，BROCK得分为5 {\ textendash} 65 \％（n = 97），敏感性和特异性分别为94 \％\％和46 \％，PPV为78.4 \％\％\％和％和％和％\％\％和％ the NPV was 79.2\%.Conclusions The BRODERS radiomic predictive model performs well on an independent dataset and may facilitate the management of indeterminate pulmonary nodules.This study reports the independent external validation of the Mayo Clinic BRODERS (Benign versus aggRessive nODule Evaluation using Radiomic Stratification) classifier, radiomics model, for the classification into benign and malignant lung nodules. https://bit.ly/2GNUPSL}, issn = {0903-1936}, URL = {//www.qdcxjkg.com/content/57/4/2002485}, eprint = {//www.qdcxjkg.com/content/57/4/2002485.full.pdf}, journal = {European Respiratory Journal} }