Models of ultrasonic radiomics and clinical characters for lymph node metastasis assessment in thyroid cancer: a retrospective study

接收机工作特性 医学 甲状腺癌 淋巴结 放射科 淋巴结转移 甲状腺结节 甲状腺癌 转移 特征选择 颈淋巴结 回顾性队列研究 癌症 人工智能 甲状腺 计算机科学 病理 内科学
作者
Hui Zhu,Bing Yu,Yanyan Li,Yuhua Zhang,Juebin Jin,Yao Ai,Xiance Jin,Yan Yang
出处
期刊:PeerJ [PeerJ, Inc.]
卷期号:11: e14546-e14546 被引量:3
标识
DOI:10.7717/peerj.14546
摘要

Background Preoperative prediction of cervical lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma provided a basis for tumor staging and treatment decision. This study aimed to investigate the utility of machine learning and develop different models to preoperatively predict cervical lymph node metastasis based on ultrasonic radiomic features and clinical characteristics in papillary thyroid carcinoma nodules. Methods Data from 400 papillary thyroid carcinoma nodules were included and divided into training and validation group. With the help of machine learning, clinical characteristics and ultrasonic radiomic features were extracted and selected using randomforest and least absolute shrinkage and selection operator regression before classified by five classifiers. Finally, 10 models were built and their area under the receiver operating characteristic curve, accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value were measured. Results Among the 10 models, RF-RF model revealed the highest area under curve (0.812) and accuracy (0.7542) in validation group. The top 10 variables of it included age, seven textural features, one shape feature and one first-order feature, in which eight were high-dimensional features. Conclusions RF-RF model showed the best predictive performance for cervical lymph node metastasis. And the importance features selected by it highlighted the unique role of higher-dimensional statistical methods for radiomics analysis.
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