CT影像组学对非小细胞肺癌ALK和EGFR突变的预测
目的 探讨CT影像组学预测非小细胞肺癌(NSCLC)间变性淋巴瘤激酶(ALK)和表皮生长因子(EGFR)突变的价值.方法 搜集187 例NSCLC患者胸部薄层CT图像及临床资料,勾画感兴趣区并提取影像组学特征,采用最大相关最小冗余(mRMR)和随机森林(RF)保留前3 个特征构建组学模型,采用多因素Logistic回归分析筛选具有独立预测效能的一般特征构建临床模型,组学特征和临床特征联合构建联合模型,分别评价其预测效能,并构建诺莫图用于模型的可视化.结果 ALK突变组中性别、年龄差异具有统计学意义,临床模型在训练集和验证集的曲线下面积(AUC)分别为0.853 和0.892,组学模型的AUC分别为 0.895 和 0.897,联合模型的AUC分别为0.939 和0.902.EGFR突变组中性别、年龄、组织学差异具有统计学意义,临床模型在训练集和验证集的AUC分别为0.754 和0.856,组学模型的AUC分别为0.785 和0.723,联合模型的AUC分别为0.784 和0.859.结论 基于CT的影像组学模型可以预测ALK和EGFR突变,加入临床特征后的联合模型具有更高的预测性能.
非小细胞肺癌、X线计算机、间变性淋巴瘤激酶、表皮生长因子、影像组学
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R734.2;TP391;R587.1
2023-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1117-1122
