CT影像特征联合临床特征构建肺癌合并慢性阻塞性肺疾病的预测模型及其效能评价

作者：周陶胡; 涂文婷; 周秀秀; 黄文君; 刘甜; 冯岩; 张含笑; 望云; 管宇; 蒋欣昂; 董鹏; 刘士远; 范丽^*

来源：中华放射学杂志, 2023, 57(08).

• 肺肿瘤
• 肺疾病, 慢性阻塞性
• 体层摄影术, X线计算机
• 模型构建
• 效能评价

目的探讨基于临床特征和术前胸部CT影像特征构建的模型预测肺癌合并慢性阻塞性肺疾病(COPD)的价值。方法回顾性分析2014年6月至2021年3月在海军军医大学第二附属医院就诊且经病理确诊的444例肺癌患者的临床(年龄、性别、吸烟史、吸烟指数等)及影像资料(病灶大小、位置、密度、分叶征等)。其中男279例、女165例, 年龄23～85岁。444例患者以7∶3的比例使用python中的random函数随机分为训练集(310例)和内部测试集(134例), 并根据肺功能检查将患者进一步分为肺癌合并COPD组和肺癌非COPD组。首先将单因素分析中2组间差异有统计学意义的临床特征纳入二元logistic回归分析, 筛选出预测肺癌合并COPD的独立影响因子构建临床特征模型。使用最小绝对收缩和选择算子对影像特征进行特征筛选, 并用5次留P交叉验证法判断其可靠性, 构建影像特征标签。临床特征联合影像特征标签建立综合模型。使用受试者操作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评估各个模型的预测能力和临床使用价值。各模型预测肺癌合并COPD的曲线下面积(AUC)比较采用DeLong检验。结果训练集中肺癌合并COPD组182例, 肺癌非COPD组128例, 综合模型预测肺癌合并COPD的AUC为0.89, 临床模型为0.82, 影像特征标签为0.85。测试集中肺癌合并COPD组78例, 肺癌非COPD组56例, 综合模型预测肺癌合并COPD的AUC为0.85, 临床模型为0.77, 影像特征标签为0.83。影像特征模型与临床特征模型的AUC差异无统计学意义(Z=1.40, P=0.163), 综合模型与临床特征模型、影像特征模型的AUC的差异有统计学意义(Z分别为-4.01、-2.57, P分别为0.010、<0.001)。DCA示综合模型的净收益最大。结论利用CT的影像学特征和临床特征构建的综合诊断模型能有效地预测肺癌合并COPD。

• 单位
  潍坊医学院; 徐州医科大学; 中国人民解放军第二军医大学