目的:探讨基于CT纹理特征预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的可行性.方法:选取2021年1月—2022年10月在广东省第二人民医院经病理诊断为非小细胞肺癌的64例患者的CT平扫图像纹理特征与临床资料.将EGFR基因突变纳入A组(n=30),非EGFR基因突变纳入B组(n=34),比较两组CT图像纹理特征值,采用二元Logistics回归分析,筛选出预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的独立风险因素并建立模型.对独立风险因素与Logistics预测模型进行受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析诊断效能.结果:?两组患者年龄、性别比例、癌胚抗原、糖类抗原125、神经元特异性烯醇化酶的差异均不具有统计学意义(P>0.05).二元Logistics回归方程结果显示平均绝对偏差(mean absolute deviation)、均匀性(uniformity)与长游程高灰度调强(high gray level emphasis)为预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的独立风险因素,建立预测模型为:Logit(P)=1.255+mean absolute deviation×2.572+uniformity×2.192+high gray level emphasis×3.546,Logit(P)的ROC曲线下面积为0.912,取阈值为8.657时,灵敏度及特异度分别为90.2％、81.8％.结论:CT平扫图像纹理特征能进行非小细胞肺癌EGFR基因突变预测,为后续制定临床综合治疗方案有积极作用.

作者：左卫；李健能

来源：影像研究与医学应用 2023 年 7卷 7期