临床-影像组学列线图对非小细胞肺癌肺门与纵隔淋巴结转移的预测研究

作者：徐鹤; 王伟; 刘长林; 万学东; 谢宗玉; 周辉^*

来源：中国ct和mri杂志, 2023, 21(11): 84-87.

• 临床-影像组学列线图
• 非小细胞肺癌
• 肺门与纵隔淋巴结转移

目的 探究临床-影像组学列线图对非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)肺门与纵隔淋巴结转移(lymph node metastasis,LNMs)的预测价值。方法 将190例NSCLC分成训练组(n=133)和外部验证组(n=57),分别构建三种Logistic回归预测模型。采用受试者工作特征曲线(receiver ope rator characteristic curve,ROC)及曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型的预测效能,模型间AUC差异采用Delong检验,校准曲线评价校准度,决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价临床适用性。结果 影像组学模型由6个影像组学特征(Radscore)构成;毛刺征、病灶成分以及癌胚抗原(carcino-embryonic antigen,CEA)构成临床模型;毛刺征、病灶成分以及Radscore构成临床-影像组学列线图模型。训练组中,临床-影像组学列线图模型预测效能(AUC=0.840)高于临床模型(AUC=0.762)和影像组学模型(AUC=0.759),AUC存在统计学差异(P<0.05)。外部验证组中,临床-影像组学列线图模型(AUC=0.800)亦高于临床模型(AUC=0.729)和影像组学模型(AUC=0.730),AUC无统计学差异(P>0.05)。校准曲线与DCA显示,临床-影像组学列线图具有良好的校准度和临床适用性。结论 临床-影像组学列线图对NSCLC肺门与纵隔LNMs具有良好的预测能力,明显高于单一的影像组学和临床因素。

• 单位
  蚌埠医学院第一附属医院; 凤阳县人民医院