能谱CT参数Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变的价值

作者：余莹莹; 甘晓晶; 许晓燕; 周诚; 周永; 文智^*

来源：中国临床医学影像杂志, 2022, 33(04): 243-248.

• 癌,非小细胞肺
• 体层摄影术,X线计算机

目的：探索能谱CT形态学征象及定量参数与中晚期非小细胞肺癌表皮生长因子受体（EGFR）基因突变的相关性，建立Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变状态。方法：根据79例中晚期非小细胞肺癌患者EGFR基因突变的情况分为阳性组与阴性组，收集两组能谱CT形态学征象、定量参数的指标，分析能谱CT形态学征象、定量参数与EGFR基因突变的相关性，建立Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变状态。结果：两组间肿瘤直径、分叶征、肺内转移、纵隔淋巴结转移、远处转移、骨转移、动静脉期的标准化碘浓度（Normalized iodine concentrations,NIC）、能谱曲线斜率（λHU）、70 keV CT值的差异有统计学意义。ROC曲线判断静脉期的NIC诊断效能最大（曲线下面积（AUC）=0.905(P<0.001)，灵敏度为73.20%，特异度为93.80%，阈值为0.33 mg/cm3）。基于具有统计学意义的指标建立的Logistic回归模型示肺内转移、远处转移、静脉期NIC、静脉期λHU是预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变的独立因素，具有较高的诊断效能（AUC=0.953，灵敏度为93.6%，特异度为87.5%）。结论：基于能谱CT形态学征象及定量参数建立的Logistic回归模型在预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变中有一定的价值。

• 单位
  新疆医科大学附属肿瘤医院