影像组学特征预测周围型肺癌Ki-67水平的CT研究

目的 周围型肺癌的影像组学特征与Ki-67表达水平之间的关系尚不清楚。本研究建立基于CT增强动脉期图像的影像组学标签预测周围型肺癌的Ki-67表达情况。方法 回顾性收集2017年5月—2020年11月行胸部CT增强扫描并在检查后2周内经病理证实、行Ki-67表达水平检测的117例周围型肺癌患者，其中男43例，女74例，年龄35～79岁（中位年龄54岁）。经手术病理证实，Ki-67高表达组54例，Ki-67低表达组63例，以7∶3的比例将患者分为训练组（n=82）和验证组（n=35）。使用ITK-SNAP于CT动脉期图像上手动勾画肺癌全肿瘤容积数据，A.K软件提取影像组学特征。采用LASSO回归模型进一步筛选特征并构建影像组学标签，并计算每例患者的影像组学评分，然后结合临床信息进行多因素Logistic回归分析，筛选出预测Ki-67水平的独立危险因素。在验证组和训练组中使用受试者工作特征曲线及曲线下面积（AUC）评价影像组学标签的预测性能。根据Hosmer-Lemeshow检验评估影像组学标签的校准度。采用决策曲线分析法（DCA）评估影像组学标签的临床价值。结果 从396个特征中选择7个...