【摘 要】
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目的：探讨基于计算机体层成像（computed tomography,CT）影像组学联合临床特征预测模型对非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）远处转移的预测价值。方法：回顾并分析140例NSCLC患者（74例未发生远处转移和66例发生远处转移），从每例患者的治疗前CT图像上勾画2个感兴趣区（region of interest,ROI），包括瘤周微浸润区
【基金项目】
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2022年重庆市临床重点专科建设项目（CQZDZK007）；
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目的：探讨基于计算机体层成像（computed tomography,CT）影像组学联合临床特征预测模型对非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）远处转移的预测价值。方法：回顾并分析140例NSCLC患者（74例未发生远处转移和66例发生远处转移），从每例患者的治疗前CT图像上勾画2个感兴趣区（region of interest,ROI），包括瘤周微浸润区域（记为ME）和原发肿瘤区域（记为tumor），再分别提取影像组学特征，计算影像组学评分（radiomics score,RS）。通过计算组内相关系数（intraclass correlation coe?cient,ICC）来检验特征勾画的一致性。对所有数据进行分组，训练组和验证组分别有97例和43例。采用χ~2检验或Fisher精确概率检验评价转移组和未转移组特征差异有无统计学意义。构建4个NSCLC远处转移预测模型，分别为肿瘤（tumor）影像组学模型、含瘤周（tumor+ME）影像组学模型及其分别联合临床特征的综合模型。所有模型性能通过受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线的曲线下面积（area under curve,AUC）量化，使用DeLong检验对不同模型的诊断能力进行显著性检验，同时构建含瘤周（tumor+ME）影像组学联合临床特征综合模型的诺模图，并评价诺模图的校准和鉴别能力。结果：在单独的肿瘤（tumor）影像组学模型中筛选出9个组学特征，在含瘤周（tumor+ME）影像组学模型中筛选出13个组学特征。临床因素癌胚抗原（carcinoembryonic antigen,CEA）对于预测NSCLC远处转移差异有统计学意义（P＜0.05）。肿瘤（tumor）、含瘤周（tumor+ME）影像组学模型的AUC分别为0.779、0.854，综合模型中肿瘤组、含瘤周组的AUC分别为0.795、0.858。结论：影像组学特征联合临床因素所构建的模型可用于NSCLC远处转移的预测，含瘤周（tumor+ME）影像组学模型可以提高NSCLC远处转移的预测能力。
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