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研究目的：
本研究探索影响Ⅰ期非小细胞肺癌患者预后的相关因素，评估构建影像组学标签用于预测Ⅰ期非小细胞肺癌患者预后的可行性。
材料与方法：
回顾性分析了2010年1月-2013年12月符合纳排标准210例Ⅰ期NSCLC患者并进行5年随访。分析其临床病理及CT特征资料，对性别、年龄、吸烟史、病理分化程度、病理分型、T分期，肿瘤大小、肿瘤位置、CT影像特征（密度、空泡征、空洞征，边缘情况如是否光整、毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征、支气管截断征、血管集束征）等变量与其预后关系进行生存分析。将总体按照7︰3比例将患者随机分成训练集（n=147）及验证集（n=63）。收集每例患者CT图像数据，运用3D-Slicer软件进行图像分割及Pyradiomics软件提取影像组学特征。采用Lasso-Cox回归算法对训练集进行影像组学特征筛选，以最佳特征构建影像组学标签并在验证集中验证。LASSO、Cox回归使用统计软件R软件中的“glment”“rms”软件包进行分析。运用X-tile软件寻找影像组学标签分值最佳阈值，以此区分高低风险组。采用SPSS22.0软件对数据进行统计学分析。训练集及验证集之间患者的临床病理因素、传统影像学CT特征比较使用独立样本t检验、x2检验或Man-WhitneyU检验。使用Mann-WhitneyU检验评估训练集及验证集中影像组学标签与复发状态的潜在关系。使用Kaplan-Meier法（logrank检验）对训练集、验证集及总体影像组学标签进行单因素生存分析。对总体性别、年龄、吸烟史、病理分化程度、病理分型、T分期，CT影像特征(肿瘤大小、肿瘤位置、密度、空泡征、空洞征，边缘情况如是否光整、毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征、支气管截断征、血管集束征)等变量进行Kaplan-Meier单因素生存分析检验。将以上单因素分析有统计学意义的参数进行Cox多因素回归分析。检验水准α=0.05，以P＜0.05为差异有统计学意义。
结果：
截止随访时间Ⅰ期NSCLC患者（n=210）中复发或转移患者共32例，5年无病生存率约85.80%，死亡共13例，5年总生存率94.20%。一般临床因素及传统影像CT特征各变量在训练集(n=147)与验证集(n=63)的临床病理因素、CT特征无明显差异(均P＞0.05）。经1752个影像组学特征筛选，最终纳入5个系数非0的影像组学特征，根据各自权重并计算每例患者影像组学特征分值构建影像组学标签（RS）。训练集及验证集中RS无明显差异（P=0.28）。复发组及非复发组RS在训练集、验证集及总体影像组学标签存在明显差异（均P＜0.05）。根据X-title软件寻找RS最佳阈值为-1.73，以此区分高低风险组。训练集、验证集及总体RS均与DFS及OS显著相关（均P＜0.05）。Kaplan-Meier生存分析法分析总体中性别、吸烟史、病理分化程度、T分期、病灶密度及毛刺征与Ⅰ期NSCLC患者DFS显著相关；性别，吸烟史及毛刺征与Ⅰ期NSCLC患者OS的显著相关。Cox多因素分析T分期（P=0.044,HR=1.562）,毛刺征（P=0.012,HR=4.599），影像组学标签（P=0.001,HR=5.012）是预测Ⅰ期NSCLC的DFS独立危险因素；影像组学标签（P=0.023,HR=4.529））是预测Ⅰ期NSCLC的OS的唯一独立危险因素。
结论：
影像组学标签作为一种无创的方法，是可预测Ⅰ期NSCLC患者术后复发的生物学标签，有望对术前评估及个体化治疗提供新参考方式。T分期、毛刺征、影像组学标签是预测Ⅰ期NSCLC患者DFS的独立危险因素；影像组学标签是唯一影响Ⅰ期NSCLC患者OS的独立危险因素。
本研究探索影响Ⅰ期非小细胞肺癌患者预后的相关因素，评估构建影像组学标签用于预测Ⅰ期非小细胞肺癌患者预后的可行性。
材料与方法：
回顾性分析了2010年1月-2013年12月符合纳排标准210例Ⅰ期NSCLC患者并进行5年随访。分析其临床病理及CT特征资料，对性别、年龄、吸烟史、病理分化程度、病理分型、T分期，肿瘤大小、肿瘤位置、CT影像特征（密度、空泡征、空洞征，边缘情况如是否光整、毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征、支气管截断征、血管集束征）等变量与其预后关系进行生存分析。将总体按照7︰3比例将患者随机分成训练集（n=147）及验证集（n=63）。收集每例患者CT图像数据，运用3D-Slicer软件进行图像分割及Pyradiomics软件提取影像组学特征。采用Lasso-Cox回归算法对训练集进行影像组学特征筛选，以最佳特征构建影像组学标签并在验证集中验证。LASSO、Cox回归使用统计软件R软件中的“glment”“rms”软件包进行分析。运用X-tile软件寻找影像组学标签分值最佳阈值，以此区分高低风险组。采用SPSS22.0软件对数据进行统计学分析。训练集及验证集之间患者的临床病理因素、传统影像学CT特征比较使用独立样本t检验、x2检验或Man-WhitneyU检验。使用Mann-WhitneyU检验评估训练集及验证集中影像组学标签与复发状态的潜在关系。使用Kaplan-Meier法（logrank检验）对训练集、验证集及总体影像组学标签进行单因素生存分析。对总体性别、年龄、吸烟史、病理分化程度、病理分型、T分期，CT影像特征(肿瘤大小、肿瘤位置、密度、空泡征、空洞征，边缘情况如是否光整、毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征、支气管截断征、血管集束征)等变量进行Kaplan-Meier单因素生存分析检验。将以上单因素分析有统计学意义的参数进行Cox多因素回归分析。检验水准α=0.05，以P＜0.05为差异有统计学意义。
结果：
截止随访时间Ⅰ期NSCLC患者（n=210）中复发或转移患者共32例，5年无病生存率约85.80%，死亡共13例，5年总生存率94.20%。一般临床因素及传统影像CT特征各变量在训练集(n=147)与验证集(n=63)的临床病理因素、CT特征无明显差异(均P＞0.05）。经1752个影像组学特征筛选，最终纳入5个系数非0的影像组学特征，根据各自权重并计算每例患者影像组学特征分值构建影像组学标签（RS）。训练集及验证集中RS无明显差异（P=0.28）。复发组及非复发组RS在训练集、验证集及总体影像组学标签存在明显差异（均P＜0.05）。根据X-title软件寻找RS最佳阈值为-1.73，以此区分高低风险组。训练集、验证集及总体RS均与DFS及OS显著相关（均P＜0.05）。Kaplan-Meier生存分析法分析总体中性别、吸烟史、病理分化程度、T分期、病灶密度及毛刺征与Ⅰ期NSCLC患者DFS显著相关；性别，吸烟史及毛刺征与Ⅰ期NSCLC患者OS的显著相关。Cox多因素分析T分期（P=0.044,HR=1.562）,毛刺征（P=0.012,HR=4.599），影像组学标签（P=0.001,HR=5.012）是预测Ⅰ期NSCLC的DFS独立危险因素；影像组学标签（P=0.023,HR=4.529））是预测Ⅰ期NSCLC的OS的唯一独立危险因素。
结论：
影像组学标签作为一种无创的方法，是可预测Ⅰ期NSCLC患者术后复发的生物学标签，有望对术前评估及个体化治疗提供新参考方式。T分期、毛刺征、影像组学标签是预测Ⅰ期NSCLC患者DFS的独立危险因素；影像组学标签是唯一影响Ⅰ期NSCLC患者OS的独立危险因素。