能谱CT参数Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变的价值

摘要：

目的:探索能谱CT形态学征象及定量参数与中晚期非小细胞肺癌表皮生长因子受体(EGFR)基因突变的相关性,建立Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变状态.方法:根据79例中晚期非小细胞肺癌患者EGFR基因突变的情况分为阳性组与阴性组,收集两组能谱CT形态学征象、定量参数的指标,分析能谱CT形态学征象、定量参数与EGFR基因突变的相关性,建立Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变状态.结果:两组间肿瘤直径、分叶征、肺内转移、纵隔淋巴结转移、远处转移、骨转移、动静脉期的标准化碘浓度(Normalized iodine concentrations,NIC)、能谱曲线斜率(λHU)、70keV CT值的差异有统计学意义.ROC曲线判断静脉期的NIC诊断效能最大(曲线下面积(AUC)=0.905(P＜0.001),灵敏度为73.20％,特异度为93.80％,阈值为0.33 mg/cm3).基于具有统计学意义的指标建立的Logistic回归模型示肺内转移、远处转移、静脉期NIC、静脉期λHU是预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变的独立因素,具有较高的诊断效能(AUC=0.953,灵敏度为93.6％,特异度为87.5％).结论:基于能谱CT形态学征象及定量参数建立的Logistic回归模型在预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变中有一定的价值.

关键词：癌、非小细胞肺、体层摄影术、X线计算机

所属期刊栏目：33

分类号：R734.2;R814.42(肿瘤学)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金2017D01C405

在线出版日期：2022-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：243-248