影像组学对肺腺癌表皮生长因子受体突变状态的预测价值

目的:探讨基于CT平扫肺窗图像的影像组学模型预测肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)突变状态的价值.方法:回顾性分析2016年6月～2019年6月弋矶山医院确诊的156例有EGFR基因检测结果的肺腺癌患者资料,其中EGFR突变型104例,EGFR野生型52例.按7:3随机分为训练集和验证集.用ITK-SNAP软件在肺窗图...     

CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌

目的观察CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌(PIMA)的价值。方法回顾性分析经病理证实的34例肺淋巴瘤(淋巴瘤组)及64例PIMA患者(PIMA组),按7∶3比例将其随机分入训练集和验证集。于胸部CT纵隔窗图像上沿病灶边缘手动勾画三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征参数。以最小冗余最大相关、LASSO十折交叉验证进行特征降维,以多因素Logistic回归分别构建影像组学标签、影像学特征模型及二者融合的个体化预测模型(以列线图表示)。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型对肺淋巴瘤与PIMA的鉴别效能,以决策曲线分析(DCA)综合评价模型的临床效用价值。结果共获得15个影像组学参数用于构建影像组学标签;ROC曲线结果显示其鉴别训练集肺淋巴瘤与PIMA的AUC=0.84,验证集AUC=0.77。以空气支气管征、支气管扩张及胸腔积液构建影像学特征模型,训练集AUC=0.85,验证集AUC=0.81;融合列线图对训练集AUC=0.95,验证集AUC=0.92;列线图具有更高的临床效用价值。结论基于CT征象、影像组学标签构建的个体化预测模型可有效鉴别肺淋巴瘤与PIMA。