基于CT影像组学模型预测肺原位腺癌及微浸润腺癌与浸润性腺癌

目的 探讨基于CT影像组学预测肺腺癌中的原位癌（AIS）和微浸润腺癌（MIA）以及浸润性腺癌（IAC）的价值。方法 回顾性分析542例经手术病理确诊且病理亚型明确的肺腺癌患者，将AIS及MIA归为第1组，IAC为第2组。比较2组患者性别和年龄差异。采用特征提取软件提取病灶三维纹理特征参数，分析组间差异明显的影像组学特征，筛选最佳影像组学特征构建预测模型。按2：1比例将数据分为训练集和验证集，采用6种机器学习算法对5倍交叉验证数据集进行分类，选择最佳分类器；以之分析5倍交叉验证数据集、训练集和验证集，获得模型预测肺腺癌病理分型的ROC曲线及相应AUC、特异度、敏感度及准确率。结果 第1组235例，第2组307例，组间性别和年龄差异均无统计学意义（χ²=0.56、t=-0.19，P=0.63、0.98）。共提取病灶1 766个三维纹理特征参数，其中988个影像组学特征存在明显组间差异，最终以10个最佳影像组学特征构建预测模型。以Perceptron分类器为最佳分类器。模型预测验证集病理分型的AUC为0.95，准确率、特异度、敏感度分别为0.88、0.87、0.84。结论 基于CT影像组学模型能有效预测肺腺癌中的AIS及MIA与IAC。

CT radiomics model for evaluation on pathologic types of lung adenocarcinoma in situ combined with minimally invasive adenocarcinoma and invasive adenocarcinoma