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目的 针对局部晚期NSCLC受累野IMRT后RILI发生情况,分析不同模型建模方法并评价其预测效果.方法 回顾分析2007-2011年间肿瘤医院收治的242例未进行手术治疗的Ⅲ期NSCLC患者临床资料.以放疗结束后6个月内发生2、3级RILI分别作为终点事件.分别采用PCA模型、LKB模型和MLD模型3种计算方法,对剂量学参数建立NTCP预测模型,并评价其预测效果.结果 PCA模型提取4个主成分,2、3级RILI预测结果,AUC分别为0.650、0.606.LKB模型2级RILI参数拟合得到m=0.46,n=1.35,D50=23.59Gy,3级RILI参数拟合得到m=0.36,n=0.27,D50=72.67Gy,AUC分别为0.607、0.585.MLD模型2、3级参数预测结果γ50=1.073,D50=24.66Gy和γ50=0.97,D50=48.45Gy,AUC分别为0.604和0.569.结论 使用相同治疗模式的单一人群大样本数据进行建模,对提高模型预测准确性和稳定性很重要.LKB模型和PCA模型均能较好地预测RILI的发生概率,MLD模型对3级RILI的预测效果较差.

作者:陈辛元;孙帅;王绿化;戴建荣

来源:中华放射肿瘤学杂志 2017 年 26卷 12期

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作者:
陈辛元;孙帅;王绿化;戴建荣
来源:
中华放射肿瘤学杂志 2017 年 26卷 12期
标签:
癌,非小细胞肺 主成分分析 模型,理论 肺损伤 正常组织并发症 Carcinoma,non-small-cell lung Principal component analysis Models,Theoretical Lung injury Normal tissue complication probability
目的 针对局部晚期NSCLC受累野IMRT后RILI发生情况,分析不同模型建模方法并评价其预测效果.方法 回顾分析2007-2011年间肿瘤医院收治的242例未进行手术治疗的Ⅲ期NSCLC患者临床资料.以放疗结束后6个月内发生2、3级RILI分别作为终点事件.分别采用PCA模型、LKB模型和MLD模型3种计算方法,对剂量学参数建立NTCP预测模型,并评价其预测效果.结果 PCA模型提取4个主成分,2、3级RILI预测结果,AUC分别为0.650、0.606.LKB模型2级RILI参数拟合得到m=0.46,n=1.35,D50=23.59Gy,3级RILI参数拟合得到m=0.36,n=0.27,D50=72.67Gy,AUC分别为0.607、0.585.MLD模型2、3级参数预测结果γ50=1.073,D50=24.66Gy和γ50=0.97,D50=48.45Gy,AUC分别为0.604和0.569.结论 使用相同治疗模式的单一人群大样本数据进行建模,对提高模型预测准确性和稳定性很重要.LKB模型和PCA模型均能较好地预测RILI的发生概率,MLD模型对3级RILI的预测效果较差.