基于增强CT影像组学预测浸润性肺腺癌EGFR突变状态的价值
王杰1
王振羽2
马良勇1
张金华3
林玉芬1
林吉征3
张濬韬4
1.山东省日照市岚山区人民医院放射科 山东 日照 2768072.华南理工大学微电子学院 广东 广州 5114423.青岛大学医学院附属医院放射科 山东 青岛 2660714.通用电气医疗精准医学研究院 上海 210000
摘要：目的 探讨建立并验证影像组学诺模图预测浸润性肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)突变的能力.方法 选取 231 例经病理证实为浸润性肺腺癌患者,并有EGFR突变资料,按照 7∶3 的比例分为训练集(n=162)和测试集(n=69).利用最大相关最小冗余(mRMR)及最小绝对收缩与选择子算法(LASSO)筛选最佳影像组学特征,构建预测肺腺癌EGFR突变状态的模型;以单因素及多因素logistic回归筛选浸润性肺腺癌EGFR突变相关的临床、病理及CT特征,构建临床模型;联合影像组学特征及临床、病理、CT特征构建影像组学诺模图,ROC曲线及AUC值评估模型的预测效能,并采用DeLong检验比较模型间AUC值差异是否有统计学意义,校正曲线及DCA曲线评估影像组学诺模图的临床价值.结果 最终基于增强扫描动脉期及静脉期筛选出 13 项影像组学特征建立影像组学模型,该模型在训练集及测试集中的AUC值为 0.79、0.76;临床模型由性别、病理分期及血管集束征构成,该模型在训练集及测试集中的AUC值分别为0.75、0.75;影像组学诺模图在训练集及测试集中的AUC值分别为 0.82、0.80;DeLong检验显示,训练集中影像组学诺模图AUC值大于临床模型,差异有统计学意义(P<0.05),影像组学模型与临床模型AUC值差异无统计学意义(P>0.05);测试集中 3 种模型AUC值差异均无统计学意义(P>0.05);影像组学诺模图在训练集及测试集中的拟合优度良好,DCA曲线显示影像组学诺模图临床效用优于临床模型.结论 基于增强CT影像组学诺模图对浸润性肺腺癌EGFR突变状态有良好的预测能力.
关键词：影像组学浸润性肺腺癌表皮生长因子受体体层摄影术X线计算机
分类号：R734.2(呼吸系肿瘤)R814.42(放射医学)
资助基金：青岛大学医疗集团科研专项一般项目(YLJT20202027)
论文发表日期：2024-05-28
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：6( 61-66 )
英文信息