基于术前CT影像组学特征预测肺腺癌患者EGFR突变状态的研究
目的 探讨术前CT影像组学特征在预测肺腺癌患者EGFR突变中的价值.方法 回顾性搜集经病理证实为肺腺癌且检测EGFR突变状态的患者共286例,其中,EGFR突变126例,野生型160例.按7∶3的比例随机分为训练集和验证集.从每个患者的感兴趣区内分别提取1468个组学特征,采用Wilcoxon检验、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归和Logistic回归筛选影像组学特征.在训练集中采用Logistic回归的方法构建预测模型,并在验证集中评估其性能.通过ROC曲线评价模型的预测性能,并计算曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和准确性.DeLong检验用于比较各模型AUC之间的差异.结果 两个临床因素(性别和吸烟史)与EGFR突变独立相关(P＜0.05),而年龄、CEA和肿瘤位置在两组之间差异无统计学意义(P＞0.05).9个影像组学特征在两组之间有显著差异(P＜0.05).训练集中,临床模型、组学模型和综合模型的AUC分别为0.692、0.762和0.814,而在验证集中分别为0.712、0.779和0.827.训练集中,综合模型与临床模型、组学模型AUC的差异具有统计学意义(P＜0.05),而其余模型AUC的差异无统计学意义(P＞0.05).验证集中,综合模型和临床模型AUC的差异具有统计学意义(P＜0.05),而其余模型AUC的差异均无统计学以意义(P＞0.05).结论 基于术前CT影像组学特征构建的模型可以用于预测EGFR突变状态,其中,综合模型具有较高的预测性能.
肺腺癌、体层摄影术、X线计算机、影像组学、EGFR突变
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B84;TP391.41;R734.2
四川省干部保健科研项目;四川省人民医院青年人才基金项目;国家自然科学基金
2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
760-764
