【摘 要】
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目的:探究基于cT1期非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者的CT(Computed Tomography)图像的放射组学特征、临床及病理特征预测纵隔淋巴结转移的价值。方法:本研究回顾性的分析了2013年8月-2019年9月在吉林大学白求恩第一医院行手术切除的临床分期为T1期非小细胞肺癌的196例患者的临床资料(年龄、性别)、病理资料包括肿瘤组织学类型
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目的:探究基于cT1期非小细胞肺癌(Non-small cell lung cancer,NSCLC)患者的CT(Computed Tomography)图像的放射组学特征、临床及病理特征预测纵隔淋巴结转移的价值。方法:本研究回顾性的分析了2013年8月-2019年9月在吉林大学白求恩第一医院行手术切除的临床分期为T1期非小细胞肺癌的196例患者的临床资料(年龄、性别)、病理资料包括肿瘤组织学类型、瘤周改变(脉管浸润、神经浸润、胸壁浸润、小支气管壁浸润、气管及血管切缘见癌)。所有患者均进行术前胸部CT扫描,收集其CT影像特征(大小、侧位、位置),分割原发病灶的ROI(region of interest),提取影像组学特征,然后用最小绝对收缩与选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法降维筛选出其中更有诊断价值的特征组成放射组学标签。运用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)分类器分别构建单纯放射组学特征预测模型、放射组学特征联合临床特征预测模型,运用循环评估验证法绘制ROC(Receiver Operating Characteristic,受试者工作特征曲线),计算AUC(Area Under Curve,曲线下面积)及95%的置信区间(Confidence Interval,CI)评估两种预测模型的预测术前淋巴结转移的诊断效能。结果:临床变量中性别、肿瘤位置、组织学亚型、瘤周改变(脉管浸润、神经浸润、胸壁浸润)是cT1期NSCLC患者纵隔淋巴结转移的危险因素(P<0.05)。每个ROI可提取出1289个放射组学特征,经拉索降维后可得到23个放射组学标签,单纯放射组学标签预测模型在测试组、训练组、验证组计算出ROC曲线下面积(AUC)分别为0.806、0.95±0.00、0.77±0.08,95%的置信区间为0.883-0.982、0.683-0.929;联合放射组学标签和临床特征的预测模型各组的AUC分别为0.864、0.94±0.01、0.91±0.05,95%的置信区间为0.892-0.981、0.763-0.964。结论:由放射组学特征、性别、肿瘤位置、组织学亚型、脉管浸润、神经浸润、胸壁浸润构建的术前淋巴结转移预测模型较单纯放射组学特征预测模型有更好的诊断效能,对cT1期NSCLC患者的术前淋巴结进行准确分期和个体化治疗方案的制定具有重要意义。
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