影像组学在鉴别原发性肺癌与肉芽肿疾病中的应用

• 作者: 周莹 徐维国 朱静 肖欢
• 来源期刊: 实用放射学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 影像组学 肺癌 肉芽肿疾病
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 胸部放射学
• 页码范围: 202-206
• 页数: 5页
• 分类号: R445|R734.2|R563
• 字数: 4203字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1671.2020.02.008

摘要

目的 建立并验证1个包含影像组学的联合模型,有效鉴别影像表现为孤立结节的肺癌与肉芽肿疾病.方法 回顾性分析影像表现为孤立性肺结节、病理诊断为原发性肺癌及肉芽肿疾病患者共220例,将患者分为训练组和验证组,提取影像组学特征,用Lasso回归建立影像组学标签,用Logistic回归建立包含影像组学标签和独立的临床危险因素的联合模型,并评估模型的分辨度和校准度.结果 从300个特征中筛选出19个纹理特征组成影像组学标签,能有效鉴别肺癌和肉芽肿疾病.包含了影像组学标签和癌胚抗原(CEA)、细胞角蛋白19片段抗原21-1(CYFRA21-1)和γ-干扰素释放水平的联合模型在训练组中的AUC为0.836(95％可信区间为0.779～0.883),验证组的AUC为0.888(95％可信区间为0.838～0.926),并在2组中均有较好的校准度.结论 包含了影像组学特征、临床危险因素的联合模型,能从肿瘤最大径层面上、二维地鉴别以孤立性肺结节为表现的肺癌和肉芽肿疾病.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐维国	绵阳市中心医院呼吸内科	22	77	6.0	8.0
2	肖欢	绵阳市中心医院放射科	7	10	2.0	3.0
3	周莹	绵阳市中心医院放射科	19	24	3.0	4.0
4	朱静	绵阳市中心医院呼吸内科	13	54	5.0	7.0