10.3969/j.issn.1002-1671.2024.01.013
基于CT影像组学构建结直肠癌KRAS突变的预测模型
目的 探讨增强CT影像组学模型预测结直肠癌(CRC)患者KRAS基因突变状态的价值.方法 回顾性分析393例接受KRAS突变检测并在术前行3期增强CT检查的患者.以7∶3的比例分为训练组(n=276)和验证组(n=117).提取并筛选与KRAS突变密切相关的特征.构建预测KRAS突变的临床、影像组学和临床-影像组学融合模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线、决策曲线分析(DCA)评估各模型的临床应用价值.结果 临床指标CEA、CA199和13个影像组学特征与KRAS突变具有显著相关性.基于临床指标及影像组学特征,构建了临床模型、影像组学模型及临床-影像组学融合模型以预测KRAS突变.本研究构建的影像组学模型具有良好的CRC KRAS突变状态预测性能.结合临床特征和影像组学特征的临床-影像组学融合模型具有最好的KRAS突变预测性能,训练组和验证组的曲线下面积(AUC)分别为0.782和0.744.结论 基于增强CT影像组学特征构建的模型可作为一种无创性检测CRC患者KRAS突变状态的定量分析方法.
KRAS突变、结直肠癌、影像组学、计算机体层成像
40
R735.3+5;R735.3+7;R814.42(肿瘤学)
国家自然科学基金;青海省科学技术厅面上项目;青海省昆仑英才;高端创新创业人才培养拔尖人才项目
2024-02-02(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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