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目的 观察CT影像组学列线图评估非小细胞肺癌(NSCLC)程序性死亡受体1(PD-1)表达的价值.方法 纳入143例NSCLC患者,其中PD-1阳性30例、阴性113例;按7:3比例将其分为训练集(n=101)和验证集(n=42),比较PD-1阳性与阴性患者临床资料差异,以logistic回归分析筛选临床因素,构建临床模型;基于CT提取并筛选影像组学特征,建立影像组学模型;结合临床因素及影像组学特征构建C T影像组学列线图,分析各模型评估PD-1表达的效能.结果 针对训练集及验证集,临床模型评估NSCLC PD-1表达的曲线下面积(AUC)分别为0.79和0.74,影像组学模型的AUC分别为0.89和0.81,CT影像组学列线图的AUC分别为0.92及0.86.DeLong检验结果显示,仅临床模型与CT影像组学列线图评估训练集NSCLC PD-1表达的AUC差异有统计学意义(Z=2.47,P=0.01),其余AUC两两比较差异均无统计学意义(P均>0.05).结论 CT影像组学列线图有助于评估NSCLC PD-1表达.

作者:田琪;冯峰;陈巧玲;秦彩;周慧;李曼曼;邢金丽

来源:中国医学影像技术 2023 年 39卷 4期

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作者:
田琪;冯峰;陈巧玲;秦彩;周慧;李曼曼;邢金丽
来源:
中国医学影像技术 2023 年 39卷 4期
标签:
癌,非小细胞肺 影像组学 列线图 程序性细胞死亡1受体 体层摄影术,X线计算机
目的 观察CT影像组学列线图评估非小细胞肺癌(NSCLC)程序性死亡受体1(PD-1)表达的价值.方法 纳入143例NSCLC患者,其中PD-1阳性30例、阴性113例;按7:3比例将其分为训练集(n=101)和验证集(n=42),比较PD-1阳性与阴性患者临床资料差异,以logistic回归分析筛选临床因素,构建临床模型;基于CT提取并筛选影像组学特征,建立影像组学模型;结合临床因素及影像组学特征构建C T影像组学列线图,分析各模型评估PD-1表达的效能.结果 针对训练集及验证集,临床模型评估NSCLC PD-1表达的曲线下面积(AUC)分别为0.79和0.74,影像组学模型的AUC分别为0.89和0.81,CT影像组学列线图的AUC分别为0.92及0.86.DeLong检验结果显示,仅临床模型与CT影像组学列线图评估训练集NSCLC PD-1表达的AUC差异有统计学意义(Z=2.47,P=0.01),其余AUC两两比较差异均无统计学意义(P均>0.05).结论 CT影像组学列线图有助于评估NSCLC PD-1表达.