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CT影像组学模型预测靶向药物治疗表皮生长因子受体基因突变非小细胞肺癌患者预后

         
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目的探讨基于增强CT构建的影像组学模型评估靶向药物治疗表皮生长因子受体(EGFR)基因突变非小细胞肺癌(NSCLC)后患者预后的可行性。方法回顾性分析86例接受靶向治疗的EGFR基因突变NSCLC患者,按7∶3比例将其随机归入训练集[n=59,16例无进展生存期(PFS)≤6个月、43例PFS>6个月]和测试集(n=27,8例PFS≤6个月、19例PFS>6个月)。采用Itksnap软件于治疗前肺窗CT增强图像中勾画病变三维ROI,以开源pyradiomics包提取396个特征,以主成分分析(PCA)对特征进行降维,获得23个新的维度特征。根据训练集23个维度特征构建逻辑回归模型,观察其评估训练集和测试集患者预后的价值。结果以维度特征构建的逻辑回归模型评估训练集、测试集患者预后(PFS≥6个月)的曲线下面积(AUC)分别为0.923、0.849;训练集和预测集的校准曲线与理想模型的对角线均较为接近。影像组学评分瀑布图显示,训练集的阴性预测率为92.30%、阳性预测率为91.30%,测试集分别为100%、86.36%;决策曲线显示,训练集和测试集在0.20~0.90阈概率范围内有很好的净获益。结论基于CT增强图像的逻辑回归模型可用于预测靶向药物治疗EGFR基因突变NSCLC后患者预后。

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