摘要：目的：探讨宝石能谱CT及机器学习算法在判断胃癌浆膜浸润中的价值。方法：回顾性分析在我院行宝石能谱CT双期GSI增强检查的胃癌患者24例,其中p T2 8例,p T3 4例,p T4 12例。12例患者（p T4）归为浆膜阳性组（组A）;12例（T2和T3）归为浆膜阴性组（组B）。采用独立样本t检验或卡方检验比较两组患者的临床信息（如性别、年龄等）。此外,所有图像利用GE AW4.4工作站进行后处理,分别得出两组病灶双期能谱信息,随后采用SVM-RFE算法对两组能谱信息进行分析。结果：两组患者的临床信息中,肿瘤长径和短径在两组间有统计学差异（P均〈0.05）。SVM-RFE算法的准确率为87.5%-94.4%。SVM-RFE的输出结果为门脉期脂肪（钙）、门脉期尿酸（钙）、动脉期钙（碘）、门脉期水（钙）、门脉期碘（水）。结论：肿瘤大小和门脉期脂肪（钙）、门脉期尿酸（钙）、动脉期钙（碘）、门脉期水（钙）及门脉期碘（水）特征值可用于辅助判定胃癌是否浸润浆膜层。

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