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目的 探讨基于胸部增强CT影像组学模型预测临床ⅠA期非小细胞肺癌(NSCLC)老年患者淋巴结转移(LNM)的价值.方法 回顾性分析361例临床ⅠA期NSCLC老年患者术前增强CT及临床资料.术后病理显示其中87例LNM(LNM组)、274例无LNM(无LNM组),比较2组临床及影像学表现差异.提取术前增强CT影像学特征,进行归一化和降维,采用最小绝对收缩选择算子(LASSO)法筛选最优影像组学特征,建立影像组学模型.按7∶3比例将患者分为训练组和测试组,于训练组中以10次交叉验证法获得最佳影像组学预测模型.根据临床ⅠA期NSCLC老年患者LNM影响因素建立LNM临床预测模型,以之预测训练组和测试组LNM,并以ROC曲线评价2种模型对于训练组和测试组的诊断效能.结果 共于所有病灶中提取396个影像组学特征,经归一化后采用LASSO法获得5个最佳影像组学特征建立影像组学模型,并获得最佳影像组学模型,以之预测训练组和测试组LNM的AUC值分别为0.816和0.797,均高于临床模型(0.650和0.686,P均<0.05).结论 基于胸部增强CT的影像组学模型可用于预测临床ⅠA期NSCLC老年患者LNM.

作者:丛梦迪;丛力宁;张延伟;任嘉梁;李扬;徐同欣;李焱

来源:中国介入影像与治疗学 2021 年 18卷 2期

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作者:
丛梦迪;丛力宁;张延伟;任嘉梁;李扬;徐同欣;李焱
来源:
中国介入影像与治疗学 2021 年 18卷 2期
标签:
肺肿瘤 淋巴结 肿瘤转移 体层摄影术,X线计算机 影像组学
目的 探讨基于胸部增强CT影像组学模型预测临床ⅠA期非小细胞肺癌(NSCLC)老年患者淋巴结转移(LNM)的价值.方法 回顾性分析361例临床ⅠA期NSCLC老年患者术前增强CT及临床资料.术后病理显示其中87例LNM(LNM组)、274例无LNM(无LNM组),比较2组临床及影像学表现差异.提取术前增强CT影像学特征,进行归一化和降维,采用最小绝对收缩选择算子(LASSO)法筛选最优影像组学特征,建立影像组学模型.按7∶3比例将患者分为训练组和测试组,于训练组中以10次交叉验证法获得最佳影像组学预测模型.根据临床ⅠA期NSCLC老年患者LNM影响因素建立LNM临床预测模型,以之预测训练组和测试组LNM,并以ROC曲线评价2种模型对于训练组和测试组的诊断效能.结果 共于所有病灶中提取396个影像组学特征,经归一化后采用LASSO法获得5个最佳影像组学特征建立影像组学模型,并获得最佳影像组学模型,以之预测训练组和测试组LNM的AUC值分别为0.816和0.797,均高于临床模型(0.650和0.686,P均<0.05).结论 基于胸部增强CT的影像组学模型可用于预测临床ⅠA期NSCLC老年患者LNM.