双能量CT定量参数对中晚期肺腺癌表皮生长因子受体基因突变的预测价值
目的 探讨双能量CT(DECT)定量参数预测中晚期肺腺癌患者表皮生长因子受体(EGFR)基因突变情况的可行性.方法 回顾性分析经病理证实的80例中晚期肺腺癌患者的临床资料,患者均于取得病理结果前接受DECT双期增强扫描检查,DECT定量参数包括动脉期和静脉期的碘含量(IC)、标准化碘含量(NIC)、40~100 keV能谱曲线斜率(k40~100 keV).所有患者均行EGFR基因检测,根据有无EGFR基因突变分为突变组和野生组.基于统计学分析结果构建预测EGFR基因突变的Logistic回归模型,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测效能.结果 80例患者中,EGFR基因突变者46例,无EGFR基因突变者34例.突变组动脉期IC、动脉期NIC、动脉期k40~100keV和静脉期IC均高于野生组,差异有统计学意义(P<0.05);突变组静脉期NIC、静脉期k40~100 keV高于野生组,但差异无统计学意义(P>0.05).联合4个DECT参数建立模型1,ROC曲线显示曲线下面积(AUC)为0.725,敏感度为61.11%,特异度为91.30%;联合4个DECT参数与临床特征(性别、吸烟情况)建立模型2,ROC曲线显示AUC为0.749,敏感度为61.68%,特异度为95.73%.结论 DECT定量参数在预测中晚期肺腺癌患者EGFR基因突变方面具有一定的价值.
表皮因子生长受体、双能量CT、肺腺癌、基因突变、Logistic回归模型
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R734.2;R814.42(肿瘤学)
江苏省扬州市科技计划项目;中国红十字基金会医学赋能公益专项基金领航菁英临床科研项目
2023-11-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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