基于增强CT影像组学模型预测浆液性卵巢癌患者无进展生存时间的价值

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目的:探讨基于增强CT的影像组学模型在浆液性卵巢癌患者术后无进展生存时间(Progression-free survival,PFS)方面的预测价值。方法:回顾性分析103例2013年7月至2019年12月期间在湖南省肿瘤医院经病理确诊为浆液性卵巢癌且行手术治疗的患者的临床及影像资料,随机分为两组,训练组73例,验证组30例。从术前计算机体层摄影(Computed Tomography,CT)增强扫描静脉期图像中提取396个卵巢癌病灶的影像组学特征。在训练组中使用最小绝对收缩和套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO)Cox回归算法计算并提取影像组学特征。在多变量Cox回归分析的基础上,结合影像组学特征和临床预测因子,构建影像组学预测预后模型。结果:由13个特征组成的影像组学特征模型在训练组和验证组上具有良好的鉴别效能,C-指数分别为0.84(95%置信区间CI:0.750-0.930)和0.83(95%置信区间CI:0.712-0.948)。根据预后风险评估模型将所有患者分为高危组和低危组。K-M曲线显示高危和低危组的PFS有显著差异。结论:本研究提出的影像组学方法可以提高浆液性卵巢癌患者术后PFS的预测准确性,有助于临床决策的制定。
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