肺癌放疗患者症状性放射性肺炎预测的CT影像组学研究

• 作者: 孔燕 吴佳 魏贤顶 孔旭东 鲍而文 孙宗琼 黄建锋
• 来源期刊: 中华放射医学与防护杂志
• 关键词: 肺癌 放射治疗 放射性肺炎 影像组学 计算机体层成像
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 放射治疗
• 页码范围: 115-120
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn112271-20210730-00301

摘要

目的:基于肺癌患者放疗前的CT影像组学特征，综合临床信息与放疗剂量学特征，利用机器学习方法构建症状性放射性肺炎的预测模型。方法:回顾性收集2018年11月至2020年4月在江南大学附属医院接受放疗的103例肺癌患者的临床与剂量学资料。获取这些患者放疗前胸部CT影像，勾画双侧正常肺组织结构，提取250种影像组学特征。用单因素分析研究临床、剂量学特征与放射性肺炎发生的相关性。收集所有影像组学特征、临床和剂量学特征作为潜在预测因子，通过LASSO回归机器学习方法筛选特征，并得到肺炎预测模型。然后根据筛选的特征建立放射性肺炎发生风险的列线图。结果:单因素分析结果表明，症状性放射性肺炎与双侧正常肺组织的平均肺剂量(MLD)、 V20 Gy和 V30 Gy的相关性具有统计学意义( t＝2.20、2.34、2.93， P<0.05)。在综合所有影像组学特征、临床和放疗剂量学特征后，本研究共筛选出4个特征，为肺的剂量体积百分数 V30 Gy，和3个影像组学特征，包括灰度共生矩阵类别的熵特征、小波变换直方图类别的均值及中位数特征。基于这些特征所构建的肺炎预测模型的曲线下面积(AUC)为0.757。绘制了可根据特征值给予个体化的风险预测与提前干预的列线图。 结论:放疗前的CT影像组学结合剂量学特征可用于预测症状性肺炎的发生，可望为临床提前干预提供帮助。