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目的:探讨基于治疗前增强CT图像纹理特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗疗效的可行性。方法:回顾性分析2018年1—7月在上海市胸科医院接受二线单药免疫治疗的42例NSCLC患者51个病灶的治疗前增强CT图像资料。应用MaZda软件计算感兴趣区内病灶图像的纹理特征参数,分别采用Fisher系数法、交互信息法、分类错误概率联合平均相关系数法筛选10个纹理特征参数。根据首次免疫治疗疗效,将51个病灶分为无进展组(26个)和进展组(25个),比较两组间各纹理特征参数的差异。分别采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和非线性判别分析(NDA)方法对靶病灶的免疫治疗效果进行分类,计算各分类方法的灵敏度、特异度、准确性,并采用受试者工作特征曲线分析比较各分类方法预测疗效的效能。结果:在Fisher系数、相关信息法和分类错误概率联合平均相关系数法提取的3组纹理特征中,进展组的Perc.50

作者:沈蕾蕾;陶广昱;傅鸿超;刘雪梅;叶晓丹;叶剑定

来源:中华肿瘤杂志 2021 年 43卷 5期

知识库介绍

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作者:
沈蕾蕾;陶广昱;傅鸿超;刘雪梅;叶晓丹;叶剑定
来源:
中华肿瘤杂志 2021 年 43卷 5期
标签:
癌,非小细胞肺 免疫治疗 疗效 图像纹理分析 放射组学 Carcinoma, non-small cell lung Immunotherapy Efficacy Texture Radiomics
目的:探讨基于治疗前增强CT图像纹理特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗疗效的可行性。方法:回顾性分析2018年1—7月在上海市胸科医院接受二线单药免疫治疗的42例NSCLC患者51个病灶的治疗前增强CT图像资料。应用MaZda软件计算感兴趣区内病灶图像的纹理特征参数,分别采用Fisher系数法、交互信息法、分类错误概率联合平均相关系数法筛选10个纹理特征参数。根据首次免疫治疗疗效,将51个病灶分为无进展组(26个)和进展组(25个),比较两组间各纹理特征参数的差异。分别采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和非线性判别分析(NDA)方法对靶病灶的免疫治疗效果进行分类,计算各分类方法的灵敏度、特异度、准确性,并采用受试者工作特征曲线分析比较各分类方法预测疗效的效能。结果:在Fisher系数、相关信息法和分类错误概率联合平均相关系数法提取的3组纹理特征中,进展组的Perc.50