论文部分内容阅读
目的通过比较表皮生长因子受体(Epidermal growth factor receptor,EGFR)突变阳性和EGFR突变阴性的原发性肺腺癌患者骨转移的CT直方图特征,明确可以反映EGFR突变状态的影像学标志物。方法本研究回顾性纳入在2014年6月-2017年12月期间发生原发性肺腺癌骨转移的患者57例。这些患者经病理证实为肺腺癌,又经基因检测证实了肺腺癌的EGFR突变状态,并进行了骨转移灶的CT检查。我们收集了这些患者的骨转移CT图像,骨转移灶的感兴趣区域(Region of interest,ROI)由放射科医师进行三维(Three dimensions,3D)手动分割。我们从ROI中自动提取总共42个基于CT图像的直方图特征。特征选择依次采用组间统计学差异检验(Shapiro-Wilk检验、Bartlett检验、Student’s t检验、Mann-Whitney U检验)、单因素逻辑回归分析和Spearman相关性分析,最终得到在EGFR(+)和EGFR(-)两组之间具有统计学意义的特征。绘制受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic,ROC),计算ROC曲线下面积(Area under the curve,AUC)、敏感度及特异度,比较各个特征区分EGFR(+)组和EGFR(-)组的有效性。最后采用DeLong检验比较AUC值的差异。结果通过组间统计学差异检验,初步得到34个具有潜在预测能力的直方图特征;再进行单因素逻辑回归分析后,有31个特征具有统计学意义(p<0.05);最后进行Spearman相关性分析,最终得到3个最具代表性的直方图特征与EGFR突变状态显著相关,它们分别为范围(Range)、偏斜度(Skewness)和第0.975分位数(Quantile 0.975)。分别构建3个特征参数的ROC曲线,Range的AUC为0.765(95%CI:0.630-0.899),Skewness的AUC为0.699(95%CI:0.561-0.838),Quantile 0.975的AUC为0.749(95%CI:0.618-0.879),三者的敏感度和特异度分别为0.788和0.708、0.417和0.909、0.667和0.750。联合这3个特征后,AUC值增加至0.783(95%CI:0.661-0.905),敏感度和特异度为0.708和0.788。最后采用DeLong检验依次两两比较四组AUC值的差异,结果均无统计学意义。结论明确了伴和不伴有EGFR突变的原发性肺腺癌骨转移的CT直方图特征,这可能有助于EGFR突变状态的诊断及预测。