RT期刊文章SR电子T1验证Broders分类器（良性相对aggRessive nODule Evaluation using Radiomic Stratification), a novel HRCT-based radiomic classifier for indeterminate pulmonary nodules JF European Respiratory Journal JO Eur Respir J FD 188bet官网地址European Respiratory Society SP 2002485 DO 10.1183/13993003.02485-2020 VO 57 IS 4 A1 Maldonado, Fabien A1 Varghese,Cyril A1 Rajagopalan, Srinivasan A1 Duan, Fenghai A1 Balar, Aneri B. A1 Lakhani, Dhairya A. A1 Antic, Sanja L. A1 Massion, Pierre P. A1 Johnson, Tucker F. A1 Karwoski, Ronald A. A1 Robb, Richard A。不断增加的横截面成像的使用导致鉴定许多筛查和偶然检测到的不确定的肺结节。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，阴性和阳性预测值。整个Vanderbilt验证集（n = 170，54％恶性肿瘤）的分辨率为0.87（95％CI 0.81 –Brock模型为0.92），Broders模型为0.90（95％CI 0.85-0.94）。使用由Youden指数确定的最佳截止，灵敏度为92.3％，特异性为62.0％，正（PPV）和阴性预测值（NPV）分别为73.7％和87.5％。对于中间测试概率的恶性肿瘤的结节，BROCK评分为5-65％（n = 97），敏感性和特异性分别为94％和46％，PPV为78.4％，NPV为79.2％。结论。 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