【摘 要】
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目的:利用CT图像上获取的部分定性定量资料、以及提取到的影像组学特征建立组学模型和联合模型,运用两种模型对表现为纯磨玻璃结节的肺腺癌的浸润性进行预测,并比较二者的预测能力。资料与方法（方法）:回顾分析2018年1月至2020年10月期间在吉林大学第一医院放射线科行肺部CT检查发现病灶表现为小于等于3cm的纯磨玻璃结节的患者图像,筛选其中于吉林大学第一医院胸外科进行手术,术后病理报告结果证实为肺腺癌
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目的:利用CT图像上获取的部分定性定量资料、以及提取到的影像组学特征建立组学模型和联合模型,运用两种模型对表现为纯磨玻璃结节的肺腺癌的浸润性进行预测,并比较二者的预测能力。资料与方法（方法）:回顾分析2018年1月至2020年10月期间在吉林大学第一医院放射线科行肺部CT检查发现病灶表现为小于等于3cm的纯磨玻璃结节的患者图像,筛选其中于吉林大学第一医院胸外科进行手术,术后病理报告结果证实为肺腺癌的患者121名,共计130个纯磨玻璃结节病灶,依据病理结果的不同将这130例病灶划分为浸润前组（64例）、浸润组（66例）。应用影像组学方法对患者的术前CT影像病灶进行评估,获得特征参数后利用最小绝对收缩和选择算法（LASSO）降维以得到相关性高、辨别力强的特征参数,而后建立能够预测纯磨玻璃结节病灶浸润性的影像组学LR模型。分析浸润前组及浸润组患者的CT定性定量特征,将具有统计学差异的特征与组学特征进行联合,再一次进行LASSO降维,以便获得所有特征中最具有辨别性的,再次建立LR模型为联合模型。利用五折交叉验证方法来分别绘制训练组、验证组和测试组的受试者工作特征曲线（ROC）,并计算验证组的曲线下面积（AUC）,用以评价单独组学模型以及联合模型预测纯磨玻璃结节病灶浸润性的效能。结果:特征提取得到的1389维组学特征参数经过降维后,得到18项特征参数。建立LR模型,训练组及验证组AUC以均值±标准差表示,分别为0.96±0.01（训练组）、0.87±0.03（验证组）,测试组AUC为0.90;对于浸润组和浸润前组而言,性别（P=0.76）、年龄（P=0.73）、病灶位置（P=0.81）、空泡征是否存在（P=0.80）、病灶平均密度（P=0.448）均无统计学差异。病灶形状是否规整（P=0.03）、病灶大小（P<0.01）、病灶边界是否清晰（P<0.01）、病灶内及周围是否存在血管异常（P<0.01）在两组间具有统计学差异。影像组学18维特征与有统计学差异的4项定性定量特征联合,LASSO降维后获得特征参数共17项,建立联合特征的LR模型,训练组AUC=0.96±0.01,验证组AUC=0.89±0.04,测试组AUC=0.937。联合模型测试组AUC较影像组学模型AUC提高,但差别无统计学意义（P=0.08）。结论:应用病灶大小、边界、病灶内及周围血管异常及影像组学特征建立的联合模型能够有效预测表现为纯磨玻璃结节病灶的肺腺癌的浸润性,且其预测效能较单纯放射学模型有所提升。
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