TY -的T1 -布罗德的验证分类器(良性< em >和< / em >积极结节评估使用Radiomic分层),小说HRCT-based Radiomic分类器对不确定的肺结节JF -欧洲呼吸杂志》乔和J - 10.1183/13993003.02485 -2020欧元六世- 57 - 4 SP - 2002485 AU -马尔多纳多,法盟——Varghese,西里尔盟——Rajagopalan Srinivasan AU -段,Fenghai盟——Balar 25 b . AU -拉Dhairya a . AU -丑角,Sanja l . AU - MassionPierre P. AU - Johnson, Tucker F. AU - Karwoski, Ronald A. AU - Robb, Richard A. AU - Bartholmai, Brian J. AU - Peikert, Tobias Y1 - 201/04/01 UR - //www.qdcxjkg.com/content/57/4/2002485.abstract N2 -导读低剂量胸部计算机断层扫描(CT)肺癌筛查的实施和横断面成像的不断增加的使用导致了许多筛查-偶然检测到的不确定肺结节。低或高恶性预检测概率结节的处理相对简单，中度预检测概率结节通常需要高级影像学或活检。非侵入性风险分层工具是非常需要的。我们之前开发了BRODERS分类器(使用放射分层评估良性与恶性结节)，这是一种传统的预测放射模型，基于八种成像特征捕获结节的位置、形状、大小、纹理和表面特征。在此，我们报告使用偶然识别的肺结节数据集(范德比尔特大学肺结节注册中心)进行外部验证，并与Brock模型进行比较。计算曲线下面积(Area under curve, AUC)、敏感性、特异性、阴性预测值和阳性预测值。结果对于整个Vanderbilt验证集(n=170, 54%恶性)，Brock模型的AUC为0.87 (95% CI 0.81-0.92)， BRODERS模型的AUC为0.90 (95% CI 0.85-0.94)。以约登指数为最佳临界值，敏感性为92.3%，特异性为62.0%，阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)分别为73.7%和87.5%。对于前期恶性概率中等，Brock评分为5 ~ 65% (n=97)的结节，敏感性和特异性分别为94%和46%，PPV为78.4%，NPV为79.2%。结论BRODERS放射学预测模型在独立数据集上表现良好，可促进不确定肺结节的治疗。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 ER -