| 摘要: |
| 目的通过基于胸部CT影像组学的列线图对非小细胞肺癌（NSCLC）表皮生长因子受体（EGFR）基因突变进行鉴别和预测。方法回顾杭州市第一人民医院2019年1月至2020年8月经病理检查证实为NSCLC的153例患者胸部CT图像及EGFR基因检测结果，将所有患者分为基因突变组90例及野生组63例，通过7︰3比例的分层抽样将所有患者分为训练组108例和验证组45例，提取所有CT图像影像组学特征并筛选，得到影像组学特征参数分数（Rad-score），同时建立影像组学特征模型。通过纳入Rad-score、图像语义特征及患者的临床资料，用多因素二元logistic回归建立联合模型，得到联合模型的列线图，实现模型可视化，并进行模型验证。绘制ROC曲线评价影像组学特征模型、临床-语义特征模型及联合模型对NSCLCEGFR基因突变的预测效能。结果联合模型对于鉴别NSCLCEGFR基因突变具有较好的预测效能，训练组AUC=0.77，95%CI：0.68~0.85，准确度为70.0%，灵敏度为0.67，特异度为0.76，阳性预测值为79.3%，阴性预测值为61.8%；验证组AUC=0.77，95%CI：0.63~0.91，准确度为71.1%，灵敏度为0.79，特异度为0.62，阳性预测值为70.4%，阴性预测值为72.2%。Rad-score、结节分型、吸烟史均为独立预测因子。结论通过基于胸部CTRad-score、图像语义特征及临床特征资料建立的的联合模型所得到的列线图，对预测NSCLCEGFR基因突变具有一定价值。 |
| 关键词: |
| DOI：10.12056/j.issn.1006-2785.2021.43.19.2021-1388 |
| 分类号: |
| 基金项目:浙江省自然科学基金项目（LSY19H180009）；浙江省卫生科技计划项目（2021KY240）；浙江大学临床科学研究基金（YYJJ2019Z06） |
|
|
|
|
| Abstract: |
|
| Key words: |
