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CT影像组学联合CT特征预测肺亚实性结节侵袭性
引用本文:吴雯丽,宋庆平,董连军,杨帅,于秋凤,朱正,赵燕风.CT影像组学联合CT特征预测肺亚实性结节侵袭性[J].中国介入影像与治疗学,2023,20(10):615-620.
作者姓名:吴雯丽  宋庆平  董连军  杨帅  于秋凤  朱正  赵燕风
作者单位:聊城市肿瘤医院影像中心, 山东 聊城 25200;聊城市肿瘤医院胸外科, 山东 聊城 252000;国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院影像诊断科, 北京 100021
摘    要:目的 观察CT影像组学联合CT特征预测肺亚实性结节侵袭性的价值。方法 回顾性分析170例肺亚实性结节患者资料,包括6例非典型腺瘤样增生(AAH)、12例原位腺癌(AIS)、58例微浸润性腺癌(MIA)及94例浸润性腺癌(IAC),将AAH、AIS和MIA归为非侵袭组、IAC归为侵袭组。按7∶3比例将患者分为训练集(n=119,含5例AAH、9例AIS、36例MIA及69例IAC)和验证集(n=51,含1例AAH、3例AIS、22例MIA及25例IAC)。采用单因素及logistic回归分析训练集患者一般资料及病灶CT表现,筛选预测肺亚实性结节侵袭性的独立危险因素并建立CT模型;基于训练集提取及筛选病灶最佳影像组学特征,以之构建影像组学模型。基于CT模型及影像组学模型构建联合模型,并以列线图将其可视化。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),基于验证集评估各模型诊断效能;以校准曲线评价联合模型的校准程度。结果 CT所示结节长径和最大CT值为预测肺亚实性结节为IAC的CT相关独立危险因素,以之构建CT模型。基于训练集筛选出6个最佳影像组学特征并构建影像组学模型。CT模型、影像组学模型及联合模型预测验证集肺亚实性结节侵袭性的AUC分别为0.772、0.785及0.869;联合模型的AUC高于CT模型(Z=2.336,P=0.019)而与影像组学模型差异无统计学意义(Z=1.925,P=0.054),其预测结果与实际结果的一致性较高。结论 CT影像组学联合CT特征可有效预测肺亚实性结节侵袭性。

关 键 词:肺肿瘤  肿瘤侵袭性  体层摄影术  X线计算机  影像组学
收稿时间:2023/6/6 0:00:00
修稿时间:2022/7/27 0:00:00

CT radiomics combined with CT features for predicting invasiveness of subsolid pulmonary nodules
WU Wenli,SONG Qingping,DONG Lianjun,YANG Shuai,YU Qiufeng,ZHU Zheng,ZHAO Yanfeng.CT radiomics combined with CT features for predicting invasiveness of subsolid pulmonary nodules[J].Chinese Journal of Interventional Imaging and Therapy,2023,20(10):615-620.
Authors:WU Wenli  SONG Qingping  DONG Lianjun  YANG Shuai  YU Qiufeng  ZHU Zheng  ZHAO Yanfeng
Institution:Medical Imaging Center, Liaocheng Tumor Hospital, Liaocheng 252000, China;Department of Chest Surgery, Liaocheng Tumor Hospital, Liaocheng 252000, China;Department of Diagnostic Radiology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing 100021, China
Abstract:
Keywords:lung neoplasms  neoplasm invasiveness  tomography  X-ray computed  radiomics
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