在肺癌筛查中使用影像组学诺模图术前诊断恶性肺结节

• 作 者: 刘爱玲 王志恒 杨亚超 王璟涛 代晓宇 王丽洁 路媛 薛付忠
• 机 构: 威海市立医院呼吸与危重症医学科,山东大学生物统计学系公共卫生学院,威海市立医院查体科,山东大学健康医疗大数据研究院
• 出 处: 癌症
• 发表日期: 2020年6期
• 关键词: 计算机断层扫描 早期筛查 肺癌 诺模图 肺结节 影像组学
• 基金项目: 山东省重点研发项目(No.2018GSF118152)的资助

背景肺癌是全球最常见的恶性肿瘤。可以通过早期筛查显著提高患者生存率。基于影像组学特征的生物标志物能够提供肿瘤的重要病理信息,并可应用于肺癌早期筛查。在本研究中,我们旨在建立一种影像组学模型,以提高对良恶性肺结节的区分能力。方法我们对在2013年6月至2018年6月期间通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)诊断为良性或恶性肺结节的875例患者进行回顾性研究。将612例患者纳入训练队列,将263例患者纳入验证队列。从每例患者的CT图像中提取影像组学特征。使用最小绝对收敛和选择算子(