基于影像组学的非小细胞肺癌淋巴结转移预测

摘要：

在非小细胞肺癌的临床诊疗中,淋巴结是否转移对于医生制定手术方案有重要指导意义.但是目前临床上缺乏能够安全准确地预测非小细胞肺癌淋巴结转移的方法.本文应用影像组学方法对肺部CT影像进行定量分析来实现对非小细胞肺癌淋巴结是否转移的预测.从广东省人民医院收集了564例满足分析要求的非小细胞肺癌病例数据,并从每例CT影像中提取了386个定量影像特征,包括肿瘤的三维形状特征,表面纹理特征,Gabor特征以及小波特征:然后利用Lasso logistic regression(LLR)来构造非小细胞肺癌淋巴结转移的影像组学标签(Rad-score),并结合临床信息进行多元分析,构造了诺模图个性化预测模型.其中,LLR淋巴结转移预测模型性能在训练集上AUC为0.710,测试集AUC为0.712:在个性化诺模图上,用所有数据进行预测,得到C-index为0.724(95％CI:0.678～0.770),在一致性曲线上表现较佳,可为临床决策提供有价值的信息.

关键词：影像组学、淋巴结转移、套索逻辑斯特回归、诺模图、一致性曲线

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资助基金：国家自然科学基金81771924,81501616,81671851,81227901,81527805,61231004,81301346,61672197;国家重点研发项目2017YFA0205200,2017YFC1308700,2017YFC1308701,2017YFC1309100,2016YFC0103803;黑龙江省然科学基金F201311,12541105;北京市科学技术委员会Z171100000117023,Z161100002616022

在线出版日期：2019-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1087-1093