基于CT纹理特征预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的可行性研究

作者：左卫; 李健能

来源：影像研究与医学应用, 2023, 7(07): 107-109.

• 纹理分析
• 肺结节
• 预测模型

目的：探讨基于CT纹理特征预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的可行性。方法：选取2021年1月—2022年10月在广东省第二人民医院经病理诊断为非小细胞肺癌的64例患者的CT平扫图像纹理特征与临床资料。将EGFR基因突变纳入A组（n=30），非EGFR基因突变纳入B组（n=34），比较两组CT图像纹理特征值，采用二元Logistics回归分析，筛选出预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的独立风险因素并建立模型。对独立风险因素与Logistics预测模型进行受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线分析诊断效能。结果：两组患者年龄、性别比例、癌胚抗原、糖类抗原125、神经元特异性烯醇化酶的差异均不具有统计学意义（P> 0.05）。二元Logistics回归方程结果显示平均绝对偏差（mean absolute deviation）、均匀性（uniformity）与长游程高灰度调强（high gray level emphasis）为预测非小细胞肺癌EGFR基因突变的独立风险因素，建立预测模型为：Logit(P)=1.255+mean absolute deviation×2.572+uniformity×2.192+high gray level emphasis×3.546,Logit(P)的ROC曲线下面积为0.912，取阈值为8.657时，灵敏度及特异度分别为90.2%、81.8%。结论：CT平扫图像纹理特征能进行非小细胞肺癌EGFR基因突变预测，为后续制定临床综合治疗方案有积极作用。

• 单位
  广东省第二人民医院