换一批含瘤周组织的影像组学特征与临床标签的联合模型预测T1期非小细胞肺癌淋巴结转移
The combined model of intratumoral and peritumoral radiomic features and clinical signatures predicting the lymph node metastasis in stage T1 non-small cell lung cancer
摘要目的:探讨含瘤周组织的影像组学特征与临床病理标签的联合模型对预测T1期非小细胞肺癌淋巴结转移的诊断价值.方法:回顾性分析196例经手术病理证实为T1期非小细胞肺癌患者的动脉期CT图像及临床病理资料,其中淋巴结转移患者75例,未淋巴结转移患者121例,将患者按照7∶3的比例随机分为训练组128例,测试组58例,通过ITK-SNAP勾画三维容积感兴趣区(VOI),Analysis-Kinetics软件外扩勾画好的VOI并提取三维影像组学特征,使用Feature Explorer软件进行特征分析,然后建立仅包含瘤内影像组学标签、包含肿瘤周围3 mm组织CT图的影像组学标签分别结合临床病理信息标签的联合模型.使用受试者操作特征曲线(ROC)分析评价模型的诊断效能.结果:瘤内组、含瘤周组的影像组学模型的AUC值分别为0.914、0.947,联合有统计学意义的临床及病理组织标签建立组合模型后,组合模型瘤内组及含瘤周组AUC值分别为0.938和0.967.结论:与仅瘤内影像组学模型相比,含3 mm瘤周组影像组学特征与临床病理指标的联合模型提高了T1期非小细胞肺癌淋巴结转移的预测能力.
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DOI
10.12117/jccmi.2021.07.004
发布时间
2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
实验室医学影像人工智能重点实验室项目（20200601003JC）
吉林省放射医疗科技创新中心项目（20190902016TC）
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