【摘 要】
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目的基于周围型肺癌CT增强图像的影像组学特征预测其免疫组化指标VEGF、EGFR、Ki-67及MVD的表达,并对影像组学特征在预测肺结节生物学行为的可行性及应用价值进行客观评价。方法本研究回顾性分析了涉及48例经手术后病理证实为周围型肺癌的患者,术前均行能谱CT双期增强扫描。使用ITK-SNAP于CT增强图像(动脉期+静脉期)上勾画感兴趣区(ROI),在Artificial Intelligenc
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目的基于周围型肺癌CT增强图像的影像组学特征预测其免疫组化指标VEGF、EGFR、Ki-67及MVD的表达,并对影像组学特征在预测肺结节生物学行为的可行性及应用价值进行客观评价。方法本研究回顾性分析了涉及48例经手术后病理证实为周围型肺癌的患者,术前均行能谱CT双期增强扫描。使用ITK-SNAP于CT增强图像(动脉期+静脉期)上勾画感兴趣区(ROI),在Artificial Intelligence Kit(GE Healthcare,Life Science,China)上对其进行影像组学分析。使用LASSO回归模型选取VEGF、EGFR、Ki-67的关键特征、使用线性回归模型选取MVD的关键特征分别建立模型,并以免疫组化染色检测组织中VEGF、EGFR、Ki-67及MVD的表达水平为参考标准。利用ROC曲线、曲线下面积(AUC)来评价模型预测免疫组化指标表达水平的效能,使用单变量回归线来观察免疫组化指标MVD与影像组学特征间的关系。结果根据EGFR、Ki-67、VEGF及MVD的表达水平,分别于动脉期选取了2、3、1、4个关键特征建模,静脉期选取了2、4、2、2个关键特征建模。动脉期EGFR、Ki-67、VEGF预测模型的AUC值分别为0.78(95%置信区间:0.60-0.95)、0.84(95%置信区间:0.70-0.98)、0.71(95%置信区间:0.56-0.86),MVD预测模型中uniformity特征表现最佳,其值在[-1,1]区间预测MVD表达的效能最高。静脉期EGFR、Ki-67、VEGF预测模型的AUC值分别为0.76(95%置信区间:0.59-0.93)、0.83(95%置信区间:0.65-1.00)、0.77(95%置信区间:0.64-0.91),MVD预测模型中两个特征表现均一般,其值在[-1,1]区间预测MVD表达的效能稍高。结论(1)基于周围型肺癌CT增强图像的影像组学特征可以预测EGFR、Ki-67、VEGF及MVD的表达;(2)所建组学特征模型中,动脉期及静脉期均为预测Ki-67表达情况的模型效能最高;(3)利用CT增强图像的影像组学特征分析周围型肺癌病灶,可以对肿瘤的生物学行为进行活体评价,为治疗方案的选择和预后评价提供有价值的信息。
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