CT影像形态学特征对肺腺癌免疫表型术前预测的价值
莫梓阳1
林欢1
梁演婷2
潘细朋3
冯拯云3
刘再毅1
1.华南理工大学医学院,广州 510006;南方医科大学附属广东省人民医院(广东省医学科学院)放射科;广东省医学影像智能分析与应用重点实验室2.南方医科大学附属广东省人民医院(广东省医学科学院)放射科;广东省医学影像智能分析与应用重点实验室3.桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
摘要：目的 探讨CT影像形态学特征对肺腺癌免疫表型的预测价值.方法 回顾性分析 302 例经病理证实为浸润性肺腺癌病人的术前CT影像及临床资料.病人以 7∶3 的比例随机分为训练集(211 例)及验证集(91 例).根据肺腺癌淋巴细胞密度和空间分布特点界定肿瘤免疫表型,并据此将病人分为热肿瘤组(训练集 80 例,验证集32例)及冷肿瘤组(训练集131例,验证集59例).采用Kaplan-Meier法及Log-rank检验进行生存分析.采用单因素及多因素Logistic回归分析,构建基于CT影像形态学特征的肺腺癌免疫表型术前预测模型,采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评估模型的预测效能.结果 Kaplan-Meier曲线提示,训练集及验证集中冷肿瘤组的无病生存期均较热肿瘤组缩短(训练集:P=0.001,验证集:P=0.005).以病灶位置(周围/中央)、实性成分最大径、毛刺征(有/无)及边界(清晰/模糊)构建CT影像模型.在训练集和验证集中,预测模型的AUC分别为 0.70(95%CI:0.60～0.83)、0.72(95%CI:0.63～0.77).结论 肺腺癌免疫表型可以辅助病理TNM分期对病人进行预后分层,以CT影像形态学特征构建的模型可以在术前良好预测肺腺癌免疫表型.
关键词：肺腺癌免疫表型体层摄影术X线计算机预后
分类号：R737.9(泌尿生殖器肿瘤)R814.42(放射医学)R734.2(呼吸系肿瘤)
资助基金：国家重点研发计划(2021YFF1201003)广东省科技计划项目(2022B1212010011)国家青年科学基金项目(62002082)高水平医院建设科研专项(DFJHBF202105)
论文发表日期：2024-05-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 267-273 )
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