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目的 通过多中心研究探讨基于CT图像的影像组学在治疗前预测局部进展期胃癌新辅助化疗疗效的价值.方法 选取两家不同省份肿瘤医院从2013年6月~2020年11月接受新辅助化疗并行根治性手术的312例胃癌患者.根据术后病理组织学评估,将所有的患者分为新辅助化疗反应良好组和反应不良组.手动勾画每例患者图像病灶最大区域并提取2164个特征,经可重复性分析及支持向量机递归特征消除算法最终选出4个特征,利用逻辑回归模型构建影像组学标签.另外,通过多因素Logisitc回归分析患者的临床病理资料,预测新辅助治疗反应的价值.结果 影像组学标签在训练集上预测胃癌新辅助化疗反应良好的ROC曲线下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.786(95%CI:0.679~0.894)、0.722、0.833、0.778,在验证集上分别为 0.759(95%CI:0.656~0.863)、0.821、0.631、0.679.多因素 Logistic回归显示临床病理学因素不是胃癌新辅助化疗疗效的独立预测因子.结论 CT影像组学标签可作为预测胃癌新辅助化疗疗效的一种新型生物标记物,具有较好的预测效能.

作者:李清婉;张治平;高德培;张大福;谢锟;崔艳芬;代佑果;李振辉

来源:医学影像学杂志 2022 年 32卷 4期

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作者:
李清婉;张治平;高德培;张大福;谢锟;崔艳芬;代佑果;李振辉
来源:
医学影像学杂志 2022 年 32卷 4期
标签:
胃癌 新辅助化疗 影像组学 体层摄影术,X线计算机
目的 通过多中心研究探讨基于CT图像的影像组学在治疗前预测局部进展期胃癌新辅助化疗疗效的价值.方法 选取两家不同省份肿瘤医院从2013年6月~2020年11月接受新辅助化疗并行根治性手术的312例胃癌患者.根据术后病理组织学评估,将所有的患者分为新辅助化疗反应良好组和反应不良组.手动勾画每例患者图像病灶最大区域并提取2164个特征,经可重复性分析及支持向量机递归特征消除算法最终选出4个特征,利用逻辑回归模型构建影像组学标签.另外,通过多因素Logisitc回归分析患者的临床病理资料,预测新辅助治疗反应的价值.结果 影像组学标签在训练集上预测胃癌新辅助化疗反应良好的ROC曲线下面积、敏感度、特异度、准确度分别为0.786(95%CI:0.679~0.894)、0.722、0.833、0.778,在验证集上分别为 0.759(95%CI:0.656~0.863)、0.821、0.631、0.679.多因素 Logistic回归显示临床病理学因素不是胃癌新辅助化疗疗效的独立预测因子.结论 CT影像组学标签可作为预测胃癌新辅助化疗疗效的一种新型生物标记物,具有较好的预测效能.