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目的:结合影像组学得分、放射剂量参数以及临床风险因素建立联合预测列线图对宫颈癌患者发生急性放射性直肠炎进行预测.方法:回顾性分析109例宫颈癌患者的影像、剂量学以及临床病理资料.利用Accu Contour软件对CT图像中直肠组织进行自动勾画并提取影像组学特征.按照7:3的比例随机将所有患者分成训练集和验证集.采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法从训练集中筛选最佳的预测特征并计算得到影像组学得分(Radscore).通过单因素与多因素回归分析筛选独立预测因子建立联合模型并绘制列线图.计算Radscore、临床模型以及联合预测模型的AUC值,并比较3种模型间AUC差异.应用决策曲线分析评估联合模型的临床实用性.结果:经过筛选最终6个影像组学特征参与建立Radscore.单因素与多因素回归结果显示发现年龄、D1cc、V45与Radscore为独立预测因子,并基于4个独立因素建立联合模型.联合模型在训练集与验证集中的AUC分别为0.921、0.845,均高于Radscore与临床模型.决策曲线分析显示联合模型在0.1~0.85阈值范围内表现出了良好的临床实用性.结论:基于CT影像组学开发的列线图在预测宫颈癌放疗急性放射性直肠炎发生中具有一定优势,为临床提供一种快捷、无创且有效的预测手段.

作者:黄栎有;徐璐;靳晓伟;李智勇;温林春

来源:现代肿瘤医学 2022 年 30卷 24期

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作者:
黄栎有;徐璐;靳晓伟;李智勇;温林春
来源:
现代肿瘤医学 2022 年 30卷 24期
标签:
宫颈癌 放射治疗 放射性直肠炎 影像组学
目的:结合影像组学得分、放射剂量参数以及临床风险因素建立联合预测列线图对宫颈癌患者发生急性放射性直肠炎进行预测.方法:回顾性分析109例宫颈癌患者的影像、剂量学以及临床病理资料.利用Accu Contour软件对CT图像中直肠组织进行自动勾画并提取影像组学特征.按照7:3的比例随机将所有患者分成训练集和验证集.采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法从训练集中筛选最佳的预测特征并计算得到影像组学得分(Radscore).通过单因素与多因素回归分析筛选独立预测因子建立联合模型并绘制列线图.计算Radscore、临床模型以及联合预测模型的AUC值,并比较3种模型间AUC差异.应用决策曲线分析评估联合模型的临床实用性.结果:经过筛选最终6个影像组学特征参与建立Radscore.单因素与多因素回归结果显示发现年龄、D1cc、V45与Radscore为独立预测因子,并基于4个独立因素建立联合模型.联合模型在训练集与验证集中的AUC分别为0.921、0.845,均高于Radscore与临床模型.决策曲线分析显示联合模型在0.1~0.85阈值范围内表现出了良好的临床实用性.结论:基于CT影像组学开发的列线图在预测宫颈癌放疗急性放射性直肠炎发生中具有一定优势,为临床提供一种快捷、无创且有效的预测手段.