换一批非小细胞肺癌脑转移瘤MRI影像组学特征预测原发灶EGFR突变亚型
Prediction of EGFR Mutation Subtypes in Primary Non-Small Cell Lung Cancer Using MRI Radiomics of Brain Metastases
摘要目的 探讨非小细胞肺癌脑转移瘤的MRI影像组学特征预测原发灶表皮生长因子受体(EGFR)突变亚型的临床价值.资料与方法 回顾性收集2020年3月—2024年3月河南省人民医院诊断为非小细胞肺癌合并脑转移205例患者的临床和头部MRI资料,按8∶2随机分为训练集164例和测试集41例.基于脑转移瘤对比增强T1WI、T2WI、T2-FLAIR图像勾画肿瘤感兴趣区,并提取影像组学特征.采用Mann-Whitney U检验、Spearman相关分析、最大相关最小冗余和最小绝对收缩与选择算子筛选特征;应用支持向量机方法分别构建瘤内、瘤周3 mm、瘤周5 mm、瘤内联合瘤周3 mm和瘤内联合瘤周5 mm模型预测EGFR突变亚型.通过受试者工作特征曲线、校准曲线和决策曲线评估各模型的预测性能.结果 测试集中,瘤周3 mm、瘤周5 mm模型预测效能均高于瘤内模型,但差异无统计学意义(Z=0.49、0.72,P>0.05).瘤内联合瘤周3 mm和瘤内联合瘤周5 mm模型预测效能均高于单一预测模型,其中瘤内联合瘤周3 mm模型预测效能最高(Z=2.64、2.73、6.51、7.52,P均<0.01),测试集曲线下面积、敏感度、特异度及准确度分别为0.843、78.3%、77.8%及78.0%.校准曲线显示瘤内联合瘤周3 mm模型预测概率与真实结果吻合度较好,决策曲线分析表明该模型在大多数高风险阈值范围内比其他各模型提供了更高临床净获益.结论 基于脑转移瘤的MRI影像组学模型可用于术前无创性预测EGFR突变亚型,但其临床应用价值仍需进一步验证.
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关键词
癌,非小细胞肺脑转移瘤磁共振成像表皮生长因子受体影像组学预测Carcinoma,non-small cell lungBrain metastasesMagnetic resonance imagingEpidermal growth factor receptorRadiomicsForecasting
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DOI
10.3969/j.issn.1005-5185.2026.05.010
发布时间
2026-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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