基于CT影像组学结合临床影像特征预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗疗效

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目的:探讨基于增强CT的影像组学结合临床影像特征的列线图在预测局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)患者诱导化疗(ICT)疗效中的价值。方法:回顾性分析2014年7月至2022年3月178例LA-NPC(Ⅲ、Ⅳ期)患者的临床及CT图像资料,以7:3随机将患者分为训练组(n=125)和测试组(n=53)。采用3D-Slicer勾画容积感兴趣区(VOI)并用Pyradiomics包提取特征。使用单-多因素Logistic回归选择临床预测因子。采用最小绝对收缩与选择算法(LASSO)筛选组学特征,最后通过多变量Logistic回归构建临床、影像组学及联合模型,并绘制列线图。以受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评估和比较三种模型的预测效能。应用决策曲线(DCA)观察列线图的临床净获益。结果:Logistic回归分析结果显示T分期(OR=0.45,P=0.004)、癌灶强化程度(OR=2.706,P=0.038)、血小板/淋巴细胞比值(PLR)(OR=0.289,P=0.024)是ICT疗效的临床预测因子,基于以上3者构建临床模型。基于22个与ICT疗效显著相关的组学特征构建影像组学模型。ROC曲线分析结果显示,联合模型的预测效能最佳;训练组中,联合模型、临床模型、影像组学模型的AUC分别为0.821、 0.732、0.798;验证组中,三者的AUC分别为0.836、0.793、0.779。DCA分析进一步表明,列线图模型对比单纯组学模型,其人群净获益率更高。结论:基于增强CT的影像组学联合传统临床影像特征的列线图能直观、量化、个性化地预测LA-NPC患者ICT的疗效,优于单一模型,可以作为一种无创的预测工具。
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