CT影像组学特征预测晚期肺腺癌EGFR基因突变的价值研究

摘要：

目的:探究影像组学特征对于晚期肺腺癌EGFR基因突变状态的预测价值.方法:回顾性分析2013年04月至2019年09月期间青岛大学附属医院收治的339例晚期肺腺癌患者,其中237例作为训练组,102例作为验证组,从患者胸部CT动脉期及静脉期图像中各提取396个影像组学特征.依次应用mRMR和LASSO在训练组进行特征筛选.建立多因素logistic回归预测模型.利用ROC评估模型预测效能并在验证组中进行验证.结果:采用LASSO从动脉期图像中筛选出15个特征建立动脉期预测模型,曲线下面积在训练组中为0.75,在验证组中为0.70.应用LASSO从静脉期图像中筛选出5个特征建立静脉期模型,曲线下面积在训练组中为0.69,在验证组为0.68.将动脉期及静脉期图像中提取的396个特征联合分析,应用LASSO筛选出10个特征建立联合预测模型,曲线下面积在训练组为0.76,在验证组为0.74.结论:基于影像组学特征建立的预测模型对于晚期肺腺癌EGFR突变状态具有较高的预测性能,动脉期影像组学模型的预测性能优于静脉期模型,动脉期与静脉期的联合模型具有最高的预测性能.

关键词：肺肿瘤、影像组学、受体、表皮生长因子

所属期刊栏目：29

分类号：R734.2(肿瘤学)

资助基金：青岛市市南区科技计划项目编号:2020-2-005-YY

在线出版日期：2021-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1220-1224