HRCT纹理分析术前预测肺腺癌患者微血管侵犯的价值
目的 建立基于HRCT图像的2D及3D CT纹理分析模型,并验证其在术前预测肺腺癌微血管侵犯(MVI)的价值.方法 回顾性分析病理证实的66例肺腺癌患者的术前胸部HRCT图像及临床资料,根据手术病理结果分为MVI阳性组31例、MVI阴性组35例.手动进行肿瘤2D及3D感兴趣区(ROI)的勾画,提取基于统计方法和小波变换的纹理特征.通过计算观察者间及观察者自身组内相关系数(ICC)排除观察者勾画ROI的主观差异,通过单因素方差分析筛选两组间有差异的纹理特征.最后采用LASSO回归进一步进行纹理特征选择,并按权重进行线性拟合得到2D及3D纹理分析模型,并计算模型风险评分.采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估纹理分析模型的拟合度,并绘制校正曲线.通过受试者工作特征曲线(ROC)分析对模型的诊断效能进行评估.通过Delong试验比较两个模型曲线下面积(AUC)之间差异.通过决策曲线对模型的临床应用价值进行评价.结果 基于HRCT图像每例共提取837个2D纹理特征及3D纹理特征,最终分别选出6个2D和3D特征,建立纹理分析模型并计算风险评分.ROC分析表明2D和3D纹理分析模型的AUC分别为0.889(95％ CI:0.811 ～0.968)、0.808(95％ CI:0.698～0.919).Delong试验表明两种模型AUC间差异无统计学意义(P =0.094).决策曲线分析表明2D模型在临床应用价值方面优于3D模型.结论 基于HRCT图像的CT纹理分析模型在术前预测肺腺癌MVI中具有较高的价值,并且2DCT纹理分析较3DCT纹理分析在临床应用上更具优势.
肺腺癌、微血管侵犯、高分辨率、体层摄影术、X线计算机、纹理分析
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R735.3;R445.1;R574.61
科技计划2020-2-004-YY
2020-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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