基于MRI 3D-Ti WI增强影像组学模型预测非小细胞肺癌脑转移EGFR基因突变状态
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基于MRI 3D-Ti WI增强影像组学模型预测非小细胞肺癌脑转移EGFR基因突变状态

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目的 建立非小细胞肺癌脑转移MRI3D-T1WI增强影像组学模型,验证其对非小细胞肺癌患者EGFR突变状态的诊断效能.方法 回顾性搜集104例非小细胞肺癌脑转移患者,其中EGFR基因突变型60例,野生型44例,随机分为训练集76例(突变型45例,野生型31例)和验证集28例(突变型15例,野生型13例).分析患者性别、年龄、吸烟史、病理类型、转移数目、瘤周水肿、瘤周水肿指数、脑膜转移与EGFR突变状态的相关性.通过3D-T1WI增强图像对影像组学特征进行提取,利用mRMR和LASSO筛选影像组学特征构建组学模型,通过对所选特征的系数加权求和来计算Rad-score.利用ROC曲线及DCA曲线对组学模型诊断效能进行评估.结果 性别、吸烟史及病理类型在EGFR突变型及野生型组间差异有统计学意义(P<0.05),女性、无吸烟史、腺癌患者更易出现EGFR突变.组学模型在训练集中AUC为0.832(95%CI:0.734~0.931),在验证集中AU]C为0.813(95%CI:0.644~0.982),均表现出了较高的诊断效能.绘制DCA曲线提示,组学模型预测EGFR突变状态具有较高的临床净获益.结论 非小细胞肺癌脑转移瘤MRI 3D-T1 WI增强影像组学对EGFR突变状态具有较高的诊断效能及临床净获益.

非小细胞肺癌、脑转移、表皮生长因子受体、影像组学

41

R734.2;R445.2;R556.9

常州市科技计划资助项目CJ20210169

2022-09-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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1001-9324

42-1187/R

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