CT影像组学在非小细胞肺癌病理分级中的应用

作者:唐聪聪; 陈艾琪; 曹胜男; 李伟; 李想; 杜小萌; 马宜传*
来源:蚌埠医学院学报, 2023, 48(06): 783-786.
DOI:10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2023.06.017

摘要

目的:探讨CT影像组学在非小细胞肺癌(NSCLC)病理分级中的应用价值。方法:回顾性分析67例经病理证实为NSCLC病人资料,其中Ⅰ级7例,Ⅱ级39例,Ⅲ级21例,依据非小细胞肺癌的分化程度、异型性、核分裂象的多少,将Ⅰ、Ⅱ级归为低级别组(46例),Ⅲ级归为高级别组(21例)。将病人按照5∶1的比例随机分为训练组56例,验证组11例,选取病灶最大径层面进行感兴趣区(ROI)的勾画,建立预测模型,通过绘制受试者操作特征曲线(ROC),计算ROC曲线下面积(AUC),评价影像组学特征在NSCLC病理分级中的应用价值。结果:CT影像组学模型共提取了1 878个影像组学特征,采用SVM对特征的重要性进行评估,最终降维得到20个特征维度;训练组中AUC值为0.851,准确率为80.35%;测试组中AUC为0.833,准确率为90.90%。结论:CT影像组学可通过分析各种影像特征对术前NSCLC病理分级进行预判。

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