目的建立基于18F-FDG PET/CT影像组学特征的分类模型,探讨其鉴别良、恶性高代谢孤立性肺结节的价值.资料与方法回顾性分析2010年10月—2017年6月于南通大学附属肿瘤医院行18F-FDG PET/CT检查发现高代谢孤立性肺结节(最大标准化摄取值>2.0)且明确良恶性的患者187例,按7:3随机分为训练集131例和验证集56例.利用ITK-SNAP 3.6.0软件勾画18F-FDG PET/CT图像上病灶的三维感兴趣区.用A.K软件提取影像组学特征参数.以Spearman相关分析剔除关联特征以防止过度拟合.采用LASSO回归分析进行特征筛选和模型构建.采用受试者工作特征曲线评价模型的诊断效能.绘制决策曲线评估模型的患者诊断获益度.结果18F-FDG PET及CT图像上分别提取396个组学特征,最终筛选出3个PET特征和6个CT特征用于构建鉴别良、恶性高代谢孤立性肺结节的影像组学模型.该模型在训练集中的曲线下面积为0.91(95％0.85～0.97),敏感度为85.0％,特异度为85.0％,截断值?0.072,准确度为85.0％(95％76.0％～91.0％);验证集中,曲线下面积为0.88(95％0.80～0.97),敏感度为88.0％,特异度为80.0％,准确度为82％(95％71.0％～90.0％).决策曲线分析结果显示,所获模型可使患者获益.结论基于18F-FDG PET/CT的影像组学分类模型有助于鉴别良、恶性高代谢孤立性肺结节.
作者：邱钱赛；冯峰；石健；张益飞；蒋小冬；施冬辉
来源：中国医学影像学杂志 2022 年 30卷 11期
