基于MRI 3D-T1WI增强影像组学模型预测非小细胞肺癌脑转移EGFR基因突变状态

作者：姜云珠; 张进; 陈明; 段绍峰; 徐新华^*

来源：临床放射学杂志, 2022, 41(07): 1212-1216.

DOI：10.13437/j.cnki.jcr.2022.07.003

• 非小细胞肺癌
• 脑转移
• 表皮生长因子受体
• 影像组学

目的 建立非小细胞肺癌脑转移MRI 3D-T1WI增强影像组学模型，验证其对非小细胞肺癌患者EGFR突变状态的诊断效能。方法 回顾性搜集104例非小细胞肺癌脑转移患者，其中EGFR基因突变型60例，野生型44例，随机分为训练集76例(突变型45例，野生型31例)和验证集28例(突变型15例，野生型13例)。分析患者性别、年龄、吸烟史、病理类型、转移数目、瘤周水肿、瘤周水肿指数、脑膜转移与EGFR突变状态的相关性。通过3D-T1WI增强图像对影像组学特征进行提取，利用mRMR和LASSO筛选影像组学特征构建组学模型，通过对所选特征的系数加权求和来计算Rad-score。利用ROC曲线及DCA曲线对组学模型诊断效能进行评估。结果 性别、吸烟史及病理类型在EGFR突变型及野生型组间差异有统计学意义(P<0.05),女性、无吸烟史、腺癌患者更易出现EGFR突变。组学模型在训练集中AUC为0.832(95%CI:0.734～0.931),在验证集中AUC为0.813(95%CI:0.644～0.982),均表现出了较高的诊断效能。绘制DCA曲线提示，组学模型预测EGFR突变状态具有较高的临床净获益。结论 非小细胞肺癌脑转移瘤MRI 3D-T1WI增强影像组学对EGFR突变状态具有较高的诊断效能及临床净获益。

• 单位
  苏州大学