CT组学在预测乳腺癌同时性肺结节治疗转归中的研究

摘要：

目的:探讨CT组学预测乳腺癌患者同时性肺结节在乳腺癌治疗后转归的可行性。方法:回顾性收集2013年1月1日至2016年11月31日复旦大学附属肿瘤医院经病理证实为乳腺癌且胸部CT发现肺结节（>5 mm，数量≤5个）的女性患者。共入组80例患者，中位年龄52(45, 61）岁，肺结节中位大小6.0(5.5, 7.2) mm。根据CT随访结果将肺结节转归分成稳定组（随访时间超过2年）及变化组（进展组和改善组），其中稳定组54例，变化组26例（改善组13例，进展组13例）。采用Python软件基于CT图像提取105个组学特征，根据逐步回归方法进行特征降维，最后利用五折交叉验证及常用的分类器模型，预测肺结节在乳腺癌标准治疗后的转归，采用受试者操作特征曲线下面积（AUC）评估模型的诊断效能。结果:区分稳定组及变化组肺结节时，组学特征筛选降维后择出3种组学特征，利用23种分类器建立模型，线性判别分析模型诊断效能最佳，此模型预测肺结节转归的特异度、灵敏度、准确率及AUC分别为0.980、0.460、0.813及0.770。在进一步区分进展组与改善组肺结节时，择取一种组学特征建立模型，其中粗高斯支持向量机模型诊断效能最佳，其预测变化组肺结节转归的特异度、灵敏度、准确率及AUC分别为0.540、0.920、0.713及0.880。结论:CT组学在预测乳腺癌同时性肺结节的治疗转归中具有一定意义，可为临床制定个体化治疗和随诊方案提供影像学依据。

关键词：乳腺肿瘤、肺结节、体层摄影术，X线计算机

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资助基金：国家重点研发计划2016YFC1303003;National Key Research and Development Plan2016YFC1303003

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：474-478