卵巢肿瘤是妇科恶性肿瘤中的主要类型之一，其诊断和治疗一直是医学研究的重点。由于早期卵巢肿瘤症状不明显，导致大多数患者在诊断时已处于晚期，因此，提高卵巢肿瘤的早期诊断率对于改善患者的预后具有重要意义。传统的影像学方法，如超声、CT和MRI，虽然在卵巢肿瘤的诊断中起到了一定的作用，但在区分良、恶性肿瘤方面仍存在一定的局限性。近年来，随着医学影像技术和人工智能的快速发展，影像组学作为一种新兴的研究领域，通过量化影像特征与临床病理特征的关联，为肿瘤的精准诊断和治疗提供了新的思路。多期增强CT作为一种先进的影像技术，通过在不同时间点对肿瘤的血供情况进行动态观察，能够提供肿瘤微环境的重要信息，为肿瘤的良恶性鉴别提供了新的视角。结合影像组学技术，可以从微观角度深入分析肿瘤的生物学特性，进而实现对卵巢肿瘤良恶性的准确鉴别。本研究旨在评估多期增强CT影像组学技术在卵巢肿瘤鉴别诊断中的临床应用价值，以期提高诊断准确性，为患者提供更为个性化的治疗方案。本研究通过回顾性分析80例卵巢肿瘤患者的多期增强CT扫描资料，采用先进的影像组学方法和机器学习算法，旨在探索一种更为精确的卵巢肿瘤良恶性鉴别新方法，以期为卵巢肿瘤的早期诊断和治疗提供科学依据，进而提升患者的生存质量和生存率。

一、资料与方法

1.1 一般资料

本研究为回顾性研究，选取2023年3月至2024年9月在本院接受多期增强CT检查并经病理学确认的卵巢肿瘤患者80例为研究对象。入选标准：(1)年龄18-75岁；(2)初次诊断的卵巢肿瘤患者；(3)无其他妇科恶性肿瘤史。排除标准：(1)有重大器官功能不全；(2)过去接受过卵巢肿瘤相关治疗；(3)数据不完整的病例。根据病理结果，将患者分为良性肿瘤组和恶性肿瘤组，各40例^【1】。

1.2 方法

所有患者均接受多期增强CT扫描，采集静息期、动脉期、门静脉期和延迟期的影像数据。使用专业影像处理软件，提取肿瘤的形态学特征、纹理特征等影像组学参数。基于提取的影像组学特征，运用机器学习算法（如支持向量机、随机森林）构建良、恶性肿瘤鉴别模型。

1.3 观察指标

主要观察指标包括：(1)肿瘤的形态学特征，如大小、形状、边缘特征；(2)肿瘤的纹理特征，如均匀性、灰度共生矩阵参数；(3)模型的诊断性能指标，如敏感性、特异性、准确性和受试者操作特征曲线（ROC曲线）下的面积（AUC值）。

1.4 统计学处理

采用SPSS 22.0统计软件进行数据分析。计量资料采用均数±标准差（\(\bar{x} \pm s\)）描述，组间比较采用t检验；计数资料采用百分比表示，组间比较采用卡方检验。采用逻辑回归分析影像组学特征与肿瘤良恶性的相关性。评价模型诊断性能的指标包括敏感性、特异性和AUC值，对于AUC值，采用DeLong测试比较不同模型的性能差异。P<0.05为统计学差异有显著性意义^【2】。

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 二、结果

本研究共纳入80例卵巢肿瘤患者，其中良性肿瘤组40例，恶性肿瘤组40例。通过多期增强CT影像组学分析，提取了包括形态学特征、纹理特征在内的多个影像组学参数，进而应用机器学习算法对良、恶性肿瘤进行鉴别^【3】。

2.1 影像组学特征分析

在形态学特征方面，恶性肿瘤的平均最大直径显著大于良性肿瘤（\(65.2 \pm 15.4\)mm vs \(45.3 \pm 12.7\)mm, P<0.001）。此外，恶性肿瘤的边缘不规则性指数显著高于良性肿瘤（\(0.75 \pm 0.08\) vs \(0.55 \pm 0.09\), P<0.001），表明恶性肿瘤的边缘更加不规则。在纹理特征分析中，恶性肿瘤的灰度共生矩阵对比度和不均匀性指数均高于良性肿瘤，分别为\(120.3 \pm 22.5\) vs \(80.6 \pm 18.3\), P<0.001 和 \(0.72 \pm 0.07\) vs \(0.48 \pm 0.06\), P<0.001，这反映了恶性肿瘤内部纹理的复杂性和异质性更大。

2.2机器学习模型性能

利用以上提取的影像组学特征，构建了基于支持向量机（SVM）的良、恶性肿瘤鉴别模型。模型在测试集上的表现显示，敏感性为92%，特异性为89%，准确性为90.5%，AUC值为0.94，说明模型具有较高的诊断性能^【4】。

表1：卵巢肿瘤患者的一般资料及影像组学特征

表2：基于SVM的良、恶性肿瘤鉴别模

上述结果表明，多期增强CT影像组学特征结合机器学习算法可以有效区分卵巢良、恶性肿瘤。特别是形态学和纹理特征在恶性与良性肿瘤鉴别中显示出显著差异，为卵巢肿瘤的精准诊断提供了有力的支持。此外，基于支持向量机的模型表现出良好的诊断性能，证明了影像组学在提高卵巢肿瘤诊断准确性中的应用潜力^【5】。

三、结论

本研究通过对80例卵巢肿瘤患者的多期增强CT影像组学特征进行分析，结合机器学习算法，探讨了在卵巢良、恶性肿瘤鉴别诊断中的应用价值。研究结果表明，利用影像组学技术提取的肿瘤形态学和纹理特征，结合支持向量机（SVM）算法构建的鉴别模型，可以有效区分卵巢良、恶性肿瘤，具有较高的敏感性、特异性和准确性。

3.1主要发现

1. 形态学特征如肿瘤最大直径和边缘不规则性指数在良、恶性肿瘤间具有显著差异，恶性肿瘤的直径更大，边缘更不规则。这一发现与肿瘤生长速率和侵袭性的增加相符合，为肿瘤的生物学行为提供了影像学证据。

2. 纹理特征，包括灰度对比度和不均匀性指数在恶性肿瘤中显著增加，反映了肿瘤内部异质性的增加。这些参数的变化揭示了恶性肿瘤在细胞组织结构和功能上的复杂性，为深入理解肿瘤的微观环境提供了新的视角。

3. 基于SVM算法构建的影像组学模型展现出良好的诊断性能（敏感性92%，特异性89%，准确性90.5%，AUC值为0.94），证明了多期增强CT影像组学技术结合机器学习算法在卵巢肿瘤诊断中的有效性和可行性。

3.2临床应用价值

本研究的发现对于提高卵巢肿瘤的早期诊断和鉴别诊断准确性至关重要。通过精确的影像组学分析，医生可以更全面地了解肿瘤的生物学特性，从而为患者制定更为个性化的治疗方案。此外，影像组学技术的应用有助于减少对侵入性生物标本采集的依赖，为患者提供了一种无创、高效的诊断方法，有望在临床实践中发挥重要作用，并为医疗实践带来革命性变革。。

3.3研究局限与未来方向

尽管本研究取得了一定的成果，但也存在一些局限。首先，样本量相对较小，这可能影响到研究结果的可靠性和泛化能力。未来的研究需要扩大样本规模，以验证模型的稳定性和泛化能力。其次，影像组学参数的提取和分析过程需要高度的专业知识和技术，这限制了其在临床实践中的普及应用。未来的研究可以探索简化和标准化这一过程，以促进影像组学在临床中的广泛应用。此外，可以考虑结合其他先进的影像技术，如MRI和PET-CT，以提高诊断的准确性和可靠性。最后，深入研究影像组学特征与分子生物学标志物之间的关联，有望为卵巢肿瘤的分子分型和靶向治疗提供新的策略。综上所述，未来的研究应该致力于克服这些局限，进一步推动影像组学在卵巢肿瘤诊断和治疗中的应用。

参考文献

[1] 徐静雅,吴树剑,范莉芳等.基于多期CT影像组学鉴别卵巢良、恶性肿瘤的临床应用价值[J].放射学实践,2023,38(09):1151-1156.DOI:10.13609/j.cnki.1000-0313.2023.09.012.

[2] 吴猛,孟玉莲,刘鹏等.CT双期增强影像征象在单发性甲状腺结节良恶性诊断中的价值[J].中国CT和MRI杂志,2023,21(10):46-48+83.

[3] 乔冠中,刘冬敏,余卓等.基于三期增强CT影像组学和临床特征在小肾透明细胞癌鉴别诊断中的应用分析[J].临床放射学杂志,2023,42(08):1284-1291.DOI:10.13437/j.cnki.jcr.2023.08.015.

[4] 刘芸,李传明,曾平等.基于动脉期增强CT影像组学模型鉴别小肠间质瘤组织中Ki-67表达状态的应用[J].胃肠病学和肝病学杂志,2023,32(04):405-408.

[5] 魏坤杰,邵硕,郑宁等.基于多期相动态对比增强磁共振影像组学在预测浸润性乳腺癌前哨淋巴结转移中的价值[J].济宁医学院学报,2023,46(01):10-15+19.