《表3 预测模型对于IPMN恶性潜能的预测效能》

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《增强CT联合纹理分析对于胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤恶性潜能的预测价值》

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使用筛选的4个临床及常规影像特征和8个纹理特征建立Logistic回归预测模型，采用十折交叉验证的方法评估预测模型的泛化能力，并绘制ROC曲线（图4）。临床及常规影像特征建立的预测模型（临床模型）AUC为0.777，纹理特征建立的预测模型（纹理模型）AUC为0.895，两者联合建立的预测模型AUC为0.881（表3）。预测模型的ROC曲线比较结果显示，纹理特征对于IPMN恶性潜能的预测价值高于临床及常规影像特征（P=0.04），两者联合建立的预测模型与纹理模型相比没有显著差异（P=0.63），但高于临床模型（P=0.01）。