CT影像特征及影像组学在肺淋巴瘤与机化性肺炎鉴别中的应用

作者：谢红湾; 俞咏梅^*; 葛亚琼; 吴琦; 张雪峰

来源：皖南医学院学报, 2021, 40(06): 578-585.

• 肺淋巴瘤
• 机化性肺炎
• 影像特征
• 影像组学
• 列线图

目的:探讨影像组学对肺淋巴瘤与机化性肺炎的鉴别诊断价值。方法:回顾性分析2012年7月～2020年4月经弋矶山医院确诊的34例肺淋巴瘤和51例机化性肺炎患者资料,随机分为训练集与验证集。提取396个纹理特征,用最小冗余最大相关方法(mRMR)消除冗余及不相关特征,使用LASSO-Logistic回归分析建立影像特征模型、影像组学标签及两者的联合模型,计算每位患者Rad-score,联合模型以列线图(Nomogram)表示。ROC曲线用于评估各模型的效能,校正曲线用于评价列线图与观测值之间的一致性,Hosmer-Lemeshow检验判别模型的拟合优度。结果:两组间性别及年龄差异无统计学意义(P>0.05)。保留空气支气管征、支气管扩张及胸膜增厚建立影像特征模型,其AUC值为0.93。保留5个最佳特征子集建立影像组学标签,影像组学标签AUC值为0.81。联合模型列线图预测效能最佳,其AUC值为0.96。结论:由影像特征模型、影像组学标签构成的联合模型,可以有效鉴别肺淋巴瘤及机化性肺炎且效能较单个模型的价值高。

• 单位
  皖南医学院第一附属医院