基于影像组学预测亚实性肺结节微小浸润性腺癌与浸润性腺癌的临床应用研究

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第一部分基于CT影像组学模型鉴别亚实性肺结节微小浸润性腺癌与浸润性腺癌目标:探讨基于CT影像组学模型在亚实性肺结节(SSN)微小浸润性腺癌(MIA)与浸润性腺癌(IAC)的预测诊断价值。材料和方法:回顾性收集手术根治切除并病理组织学确诊的亚实性肺腺癌患者190例,其中MIA组81例(男,25例;女,56例),IAC组109例(男,42例;女,67例)。所有患者均在术前一个月内接受胸部CT检查。阅读记录SSN的CT主观征象,包括位置、密度、径线、边界、形状、分叶征、毛刺征、空泡征、空气支气管征,与临床资料共同建立临床预测模型。从CT图像中提取影像组学特征,通过最小绝对值收缩和选择算法(LASSO)建立影像组学标签。通过多因素Logistic回归分析,将影像组学标签和临床参数构建联合模型。使用受试者工作特征曲线(ROC)评价联合模型的诊断效能,分别计算曲线下面积(AUC)、准确度、敏感度和特异度。结果:影像组学标签中有29个组学特征的鉴别诊断准确性较高。组学标签(危险系数(OR):59.727)和分叶征(OR:4.052)是预测IAC的独立危险因素,二者构建联合模型。组学联合模型诊断效能在训练集(AUC:0.917;95%置信区间(CI):0.851-0.960)和验证集(AUC:0.852;95%CI:0.751-0.923),高于临床模型在训练集(AUC:0.889;95%CI:0.817-0.940)和验证集(AUC:0.826;95%CI:0.721-0.904)。决策曲线分析结果显示影像组学诺模图具有较高的临床价值。结论:影像组学联合诊断模型在鉴别亚实性肺结节MIA与IAC具有较好的效能,有利于外科手术方式的选择。第二部分基于CT影像组学熵模型鉴别亚实性肺结节微小浸润性腺癌与浸润性腺癌目的:探讨基于CT影像组学熵模型鉴别亚实性肺结节(SSN)微小浸润性腺癌(MIA)与浸润性腺癌(IAC)的应用价值。材料和方法:回顾性收集从2015年9月至2019年7月243例经过手术切除并病理组织学确诊的亚实性肺腺癌患者,其中MIA组99例,IAC组144例,根据检查时间分为训练集(115例)和内部验证集(128例)。另一家医院按照同样标准收集患者70例(MIA23例,IAC 47例)作为外部验证集。全部患者在术前一个月内接受胸部CT检查。对比分析SSN的CT征象在MIA组和IAC组的统计学差异,与临床资料构建临床预测模型。使用实验室自带软件半自动分割SSN,在MATLAB工作平台上计算提取影像组学熵特征。将熵标签特征和临床参数构建影像组学熵联合模型。使用受试者工作特征曲线(ROC)评估临床模型、组学模型、组学联合模型、熵模型和熵联合模型的诊断效能。结果:两家医院共纳入193例非实性结节和120例部分实性结节。MIA组和IAC组的CT征象具有明显统计学差异。多因素回归分析显示分叶征是预测IAC的独立危险因素。MIA组平均熵值为(-1.33.±1.69)明显低于IAC组平均熵值(1.29±1.099)(P<0.0001)。多因素回归分析结果显示熵联合模型诊断效能较高,敏感度90.3%、特异度81.1%和准确度86.1%。熵联合模型曲线下面积为0.926,高于临床模型0.889,组学模型0.903,组学联合模型0.917,熵模型0.916。结论:亚实性肺结节IAC组的熵值明显高于MIA组,基于CT图像的影像组学熵模型较为准确地鉴别亚实性肺结节MIA与IAC,为早期肺癌手术方式的选择提供帮助。
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