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| 目的 探讨CT影像组学模型预测安罗替尼治疗晚期非小细胞肺癌疗效的应用价值。 方法 回顾性分析2018年1
月至2020 年12月西湖大学医学院附属杭州市第一人民医院和杭州市肿瘤医院确诊晚期非小细胞肺癌且接受安罗替尼治疗的78
例患者共 122 个病灶的胸部 CT 影像及临床特征。以实体瘤疗效评价标准 1.1 评估每个病灶，完全缓解+部分缓解+疾病稳定定义
为有效，疾病进展定义为无效。将病灶按照3∶1的比例分为训练集92个和验证集30个。对所有肿瘤病灶进行感兴趣区勾画及组
学特征提取，先使用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归筛选特征，之后使用logistic回归建立临床-影像组学模型并绘制列线
图。采用ROC曲线、校准曲线及决策曲线分析评价模型的效能、校准度及临床获益。 结果 78例患者中安罗替尼治疗有效64例，
无效14例；122个病灶中有效98个，无效24个。LASSO回归筛选出3个临床特征以及2个组学特征，即吸烟史、病理检查、合并用
药、F3.GrayLevelCooccurenceMatrix250.7Entropy及F5.IntensityDirectLocalRangeMin。ROC曲线分析发现，临床-影像组学模型
中训练集AUC为0.796（95%CI：0.698~0.894），验证集AUC为0.757（95%CI：0.581~0.933）。在校准曲线中，临床-影像组学模型
拟合良好。决策曲线分析显示，临床-影像组学模型阈值概率＞0.6可以预测临床获益。 结论 基于CT影像组学模型可以预测安
罗替尼治疗晚期非小细胞肺癌的疗效。 |
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| 基金项目:杭州市医药卫生科技计划项目（A20251402）；杭州市医学重点学科建设项目（2025HZGF06） |
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