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基于临床、影像组学开发并验证用于预测肺磨玻璃结节浸润性的Nomogram模型
Author(s)：
包陈政任
1
;
张榕
2
;
陈新杰
2
;
刘子蔚
2
;
胡秋根
2
Affiliation(s)：
1
南方医科大学顺德医院附属陈村医院(佛山市顺德区第一人民医院附属陈村医院)放射科
2
南方医科大学顺德医院(佛山市顺德区第一人民医院)放射科
Classification number：
R734.2;R730.44
Cite this article
GB/T 7714
包陈政任,张榕,陈新杰,刘子蔚,胡秋根等.基于临床、影像组学开发并验证用于预测肺磨玻璃结节浸润性的Nomogram模型[J].中国CT和MRI杂志,2023(11):40-43.
MLA
包陈政任, and 张榕, and 陈新杰, and 刘子蔚, and 胡秋根. "基于临床、影像组学开发并验证用于预测肺磨玻璃结节浸润性的Nomogram模型."中国CT和MRI杂志,11(2023):40-43.
APA
包陈政任, & 张榕, & 陈新杰, & 刘子蔚, & 胡秋根. (2023)基于临床、影像组学开发并验证用于预测肺磨玻璃结节浸润性的Nomogram模型[J].中国CT和MRI杂志,(11),40-43.
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Abstract
目的 探讨基于影像学征象、临床特征及临床影像组学联合模型预测术前GGN的病理浸润性的价值。方法 回顾性收集经手术切除的219例GGN患者临床、影像及病理资料,分为腺体前驱病变（AAH/AIS）和浸润性肺腺癌（MIA/IAC）,比较两组患者影像征象、临床特征的差异性。提取所有GGN患者影像组学特征,采用弹性网络算法构建影像组学模型。通过单因素和逐步Logistic回归筛选临床重要危险因素,构建临床模型,并进一步结合影像组学模型构建联合模型。ROC曲线评估模型预测性能,采用Nomogram图可视化模型风险因素。结果 AAH/AIS（n=99）组和MIA/IAC组（n=120）中月牙征、分叶征、毛刺征、胸膜牵拉征、GGN长度和CT值具有统计学意义（P＜0.05）。影像组学模型在训练组和验证组中的AUC分别为0.806（95%CI:0.7350.8.74）、0.814（95%CI:0.7030.913）。月牙征、胸膜牵拉征和H U为临床独立危险因素,逐步回归分析得到最优临床模型,模型在训练组和验证组中的AUC分别为0.753（95%CI:0.6740.828）、0.746（95%CI:0.6210.851）。结合Radscore、月牙征、胸膜牵拉征和HU构建联合模型,模型在训练组和验证组中的AUC分别为0.843（95%CI:0.8040.898）、0.869（95%CI:0.8480.927）,相比其他两个模型,联合模型评估GG N病理浸润性展示了更强的模型性能,此外利用Nomogram量化影像特征。结论 基于临床特征及影像组学构建联合模型有助于术前无创预测(GGN病理浸润性,Nomogram有助于可视化模型。
Keywords
影像组学; 列线图; 肺磨玻璃结节; 浸润性
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