《表3 模型性能的评价结果》

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《CT影像组学预测胃癌不同预后组织学分型的可行性》

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临床特征模型的AUC在训练组和验证组中分别为0.603 2（95%CI:0.546～0.660），0.612 6（95%CI:0.530～0.694）。影像组学标签的AUC在训练组和验证组中分别为0.676（95%CI:0.622～0.729），0.652（95%CI:0.572～0.731）。影像组学模型的AUC在训练组中为0.726 2（95%CI:0.676～0.776），在验证组中为0.707（95%CI:0.632～0.781）。各模型预测胃癌不同预后组织学分型的详细性能指标见表3。模型的决策曲线如图1所示，影像组学模型的构造如图2所示。影像组学模型的构造形式由左边的指标名称和右边对应的带有刻度的线段组成，它的构造参数包括影像组学标签、年龄、性别和CT-M分期4个部分，总分由4个参数对应的分值相加所得。由图2可见，随着总分的增加，模型预测为胃癌预后较差组织学分型的概率增大。