基于治疗前CT影像组学评估肺腺癌化疗疗效的研究

作者：余业洲; 赵红^*; 王龙胜; 鲍芳; 邹立巍; 段绍峰; 杨进

来源：中华全科医学, 2020, 18(04): 623-701.

DOI：10.16766/j.cnki.issn.1674-4152.001314

• 肺腺癌
• 计算机断层成像
• 影像组学
• 化疗

目的探讨基于CT软窗的影像组学对肺腺癌化疗疗效的评估价值。方法回顾性搜集2015年12月—2018年12月期间在安徽医科大学第二附属医院经病理证实的105例肺腺癌患者的影像及病例资料,根据半年化疗后的疗效,按RECIST标准将患者分为缓解组(35例)和未缓解组(70例),其中未缓解组分为稳定组(35例)及进展组(35例)。提取所有患者的化疗前CT软窗图像,使用ITK-SNAP软件对病灶手动分割,通过影像组学方法使用AK软件分析CT软窗图像分割获得的病灶,提取病灶的纹理特征,采用Lasso降维和RTree建模。采用受试者工作特征曲线(ROC)并建立肺腺癌预测模型决策曲线计算缓解组与未缓解组间比较的模型评估化疗疗效的诊断效能。结果基于缓解组与未缓解组的图像,提取出12个有意义的纹理特征,其中共生矩阵5个,游程矩阵7个,建立相应的影像组学模型,其训练组相应的AUC、诊断敏感度和特异度分别为0.80、0.68和0.80,验证组的AUC、诊断敏感度和特异度分别为0.74、0.70和0.81,2组的AUC值均在0.70～0.90之间,同样达到良好的诊断价值。影像组预测模型决策曲线在0.18～0.76较大的阈值范围内,具有良好的临床实用性。结论基于治疗前CT软窗的影像组学可在化疗前对肺腺癌的疗效作出较准确评估。

• 单位
  安徽医科大学第二附属医院