CT影像特征联合临床特征构建肺癌合并慢性阻塞性肺疾病的预测模型及其效能评价

摘要：

目的:探讨基于临床特征和术前胸部CT影像特征构建的模型预测肺癌合并慢性阻塞性肺疾病（COPD）的价值。方法:回顾性分析2014年6月至2021年3月在海军军医大学第二附属医院就诊且经病理确诊的444例肺癌患者的临床（年龄、性别、吸烟史、吸烟指数等）及影像资料（病灶大小、位置、密度、分叶征等）。其中男279例、女165例，年龄23~85岁。444例患者以7∶3的比例使用python中的random函数随机分为训练集（310例）和内部测试集（134例），并根据肺功能检查将患者进一步分为肺癌合并COPD组和肺癌非COPD组。首先将单因素分析中2组间差异有统计学意义的临床特征纳入二元logistic回归分析，筛选出预测肺癌合并COPD的独立影响因子构建临床特征模型。使用最小绝对收缩和选择算子对影像特征进行特征筛选，并用5次留P交叉验证法判断其可靠性，构建影像特征标签。临床特征联合影像特征标签建立综合模型。使用受试者操作特征（ROC）曲线和决策曲线分析（DCA）评估各个模型的预测能力和临床使用价值。各模型预测肺癌合并COPD的曲线下面积（AUC）比较采用DeLong检验。结果:训练集中肺癌合并COPD组182例，肺癌非COPD组128例，综合模型预测肺癌合并COPD的AUC为0.89，临床模型为0.82，影像特征标签为0.85。测试集中肺癌合并COPD组78例，肺癌非COPD组56例，综合模型预测肺癌合并COPD的AUC为0.85，临床模型为0.77，影像特征标签为0.83。影像特征模型与临床特征模型的AUC差异无统计学意义（
Z=1.40，
P=0.163），综合模型与临床特征模型、影像特征模型的AUC的差异有统计学意义（
Z分别为-4.01、-2.57，
P分别为0.010、<0.001）。DCA示综合模型的净收益最大。
结论:利用CT的影像学特征和临床特征构建的综合诊断模型能有效地预测肺癌合并COPD。

关键词：肺肿瘤、肺疾病，慢性阻塞性、体层摄影术，X线计算机、模型构建、效能评价

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资助基金：国家自然科学基金81930049，82171926，81871321;科技部重点研发计划2022YFC2010002，2022YFC2010000;国家卫生健康委放射影像数据库建设项目YXFSC2022JJSJ002;上海长征医院创新型临床研究项目2020YLCYJ-Y24;上海科委技术标准项目21DZ2202600;National Natural Science Foundation of China81930049, 82171926, 81871321;National Key R&D Program of China2022YFC2010002, 2022YFC2010000;Medical Imaging Database Construction Program of National Health ComissionYXFSC2022JJSJ002;Clinical Innovative Project of Shanghai Changzheng Hospital2020YLCYJ-Y24;Program of Science and Technology Commission of Shanghai Municipality21DZ2202600

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：889-896