基于影像组学预测肺癌放射治疗疗效

作者：刘亚锋; 吴静; 周家伟; 邢应如; 谢军; 丁选胜^*; 胡东

来源：安徽理工大学学报(自然科学版), 2021, 41(04): 79-86.

• 肺癌
• 计算机断层成像
• 影像组学
• 放射治疗
• 治疗疗效

目的:探讨基于影像组学特征和机器学习方法预测肺癌放射治疗近期疗效。方法:回顾性搜集安徽理工大学附属肿瘤医院经病理证实的135例肺癌患者的影像及病例资料,按RECIST标准将患者分为缓解组(85例)和未缓解组(50例)。全部样本按照7:3比例随机划分训练集和验证集,在训练集中采用方差选择法和Lasso算法筛选特征,进行机器学习(逻辑回归、决策树、AdaBoost和支持向量机),构建预测模型并内部验证。结果:筛选出8个与疗效相关的影像组学特征,支持向量机分类器训练组的AUC、准确率、诊断敏感度和特异度分别为0.901、0.80、0.91和0.98,验证组的AUC、准确率、诊断敏感度和特异度分别为0.782、0.73、0.76和0.77。结论:基于治疗前CT影像组学特征可对肺癌的放疗近期疗效作出评估。

• 单位
  安徽理工大学