【摘 要】
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目的:探讨基于CT的影像组学在评估头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)患者预后中的价值。方法:回顾性分析2012年1月至2015年12月于我院术后病理证实为HNSCC的142例患者,随机将其分成训练组(95例)及验证组(47例)。对每个患者的术前增强CT图像进行图像分割,各提取485个特征参数。利用LASSO Cox回归分析模型选出最佳特征集并建立预测总生存期(OS)的影像组学标签。使用log-rank
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目的:探讨基于CT的影像组学在评估头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)患者预后中的价值。方法:回顾性分析2012年1月至2015年12月于我院术后病理证实为HNSCC的142例患者,随机将其分成训练组(95例)及验证组(47例)。对每个患者的术前增强CT图像进行图像分割,各提取485个特征参数。利用LASSO Cox回归分析模型选出最佳特征集并建立预测总生存期(OS)的影像组学标签。使用log-rank检验及Cox回归评价影像组学标签与OS之间的相关性。使用多变量Cox分析建立影像组学诺模图,并用一致性指数(C-index)评估其与临床病理因素对头颈部患者预后的预测价值。结果:通过LASSO Cox回归分析模型筛选出4个最佳特征参数并组建影像组学标签。log-rank检验显示影像组学标签与HNSCC患者的OS在训练组(P=0.0017)及验证组(P=0.0474)中均存在显著相关性。Cox回归分析显示影像组学标签于训练组(HR:2.35;95%CI:1.35,4.07;P=0.0001)及验证组(HR:2.35;95%CI:1.35,4.07;P=0.0001)中都是HNSCC患者OS的独立预测因素。TNM分期于训练组(HR:1.84;95%CI:1.08,3.15;P=0.0036)及验证组(HR:1.84;95%CI:1.08,3.15;P=0.0285)中都是HNSCC患者OS的独立预测因素。包含影像组学标签及TNM分期的影像组学诺模图预测头颈部鳞癌患者OS的效能在训练组(C-index,0.744 vs 0.687;P<0.0001)与验证组(C-index,0.745 vs 0.721;P<0.0001)均优于TNM分期。结论:基于CT的影像组学能显著提高传统TNM分期预测头颈部鳞癌患者总生存期的效能。
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