【摘 要】
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目的：探讨基于胸部CT的非小细胞肺癌术前临床分期影像组学预测模型准确预测非小细胞肺癌术前临床分期. 方法：回顾性分析2007年10月到2014年12月病理诊断为非小细胞肺癌患者的术前胸部CT平扫及增强图像、临床及病理资料,其中2007年10月到2012年4月患者作为训练组.利用基于Matlab软件的特征提取算法通过在肿瘤最大层面手动画ROI,提取胸部CT平扫及增强图像的591个定量影像组学特征（包
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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目的：探讨基于胸部CT的非小细胞肺癌术前临床分期影像组学预测模型准确预测非小细胞肺癌术前临床分期. 方法：回顾性分析2007年10月到2014年12月病理诊断为非小细胞肺癌患者的术前胸部CT平扫及增强图像、临床及病理资料,其中2007年10月到2012年4月患者作为训练组.利用基于Matlab软件的特征提取算法通过在肿瘤最大层面手动画ROI,提取胸部CT平扫及增强图像的591个定量影像组学特征（包括一阶,纹理特征,小波变换特征,Gabor变换特征）, 采用随机森林算法（VSURF）筛选与临床分期最大相关的影像特征,在训练样本中对筛选的特征进一步使用有序logistic回归模型建立影像组学标签.通过纳入影像组学标签及患者的临床资料建立多分类有序logistic回归模型,并使用向后法准则进行变量选择模型简化.2012年5月到2014年12月患者作为验证组验证模型的临床分期预测效能,其中模型性能评价可采用一致性指标（C-index）. 结果： 本研究回顾性收集657例病理诊断为非小细胞肺癌患者,其中331例为训练组,326例为验证组.患者的临床资料包括性别、年龄、吸烟状态、CEA、非小细胞肺癌抗原在的训练样本及验证样本之间均无统计学差异（P=0.173-0.973）.采用VSURF算法最终选择9个非冗长与临床分期最大相关的影像组学特征.在训练样本中,建立的影像组学特征标签的C-index为0.674,通过验证样本验证影像组学特征标签的预测效能得到C-index为0.745. 在训练样本中联合影像组学特征标签及临床指标（年龄,CEA,非小细胞肺癌抗原）建立有序logistic回归模型的C-index为0.734. 验证样本验证模型的C-index为0.771. 结论：基于胸部CT的非小细胞肺癌术前临床分期影像组学预测模型,将有望成为非小细胞肺癌患者准确预测术前临床分期的有效手段.
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