能谱CT参数Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变的价值

• 作者: 余莹莹 甘晓晶 许晓燕 周诚 周永 文智
• 来源期刊: 中国临床医学影像杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 癌 非小细胞肺 体层摄影术 X线计算机
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 胸部影像学|Thoracic Imaging
• 页码范围: 243-248
• 页数: 6页
• 分类号: R734.2|R814.42
• 语种: 中文
• DOI: 10.12117/jccmi.2022.04.004

摘要

目的:探索能谱CT形态学征象及定量参数与中晚期非小细胞肺癌表皮生长因子受体(EGFR)基因突变的相关性,建立Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变状态.方法:根据79例中晚期非小细胞肺癌患者EGFR基因突变的情况分为阳性组与阴性组,收集两组能谱CT形态学征象、定量参数的指标,分析能谱CT形态学征象、定量参数与EGFR基因突变的相关性,建立Logistic回归模型预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变状态.结果:两组间肿瘤直径、分叶征、肺内转移、纵隔淋巴结转移、远处转移、骨转移、动静脉期的标准化碘浓度(Normalized iodine concentrations,NIC)、能谱曲线斜率(λHU)、70keV CT值的差异有统计学意义.ROC曲线判断静脉期的NIC诊断效能最大(曲线下面积(AUC)=0.905(P＜0.001),灵敏度为73.20％,特异度为93.80％,阈值为0.33 mg/cm3).基于具有统计学意义的指标建立的Logistic回归模型示肺内转移、远处转移、静脉期NIC、静脉期λHU是预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变的独立因素,具有较高的诊断效能(AUC=0.953,灵敏度为93.6％,特异度为87.5％).结论:基于能谱CT形态学征象及定量参数建立的Logistic回归模型在预测中晚期非小细胞肺癌EGFR基因突变中有一定的价值.