基于18F-FDG PET/CT影像组学的非小细胞肺癌病理亚型分类

戴倩; 王梦; 黄钢

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基于18F-FDG PET/CT影像组学的非小细胞肺癌病理亚型分类

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目的:旨在建立一种基于18F-FDG PET/CT的临床—影像组学相结合的综合模型用于区分非小细胞肺癌中的腺癌和鳞癌。方法:回顾性收集上海交通大学附属胸科医院120例经病理学验证为腺癌(65例)和鳞癌(55例)的患者,从预处理的CT图像和PET图像中分别提取1218、108个影像组学特征,并纳入10个临床特征因素;卡方检验和Wilcoxon检验用于对临床特征进行筛选,并使用Relief算法和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)对影像组学特征进行筛选;通过6种机器学习分类器分别建立临床、影像组学、综合模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)来评价模型的分类能力。结果:综合模型在训练集和测试集中均表现出最高的AUC值和准确率,其中随机森林(RF)和Bagging分类器表现出的分类效果最佳。经五折交叉验证后,训练集中RF和Bagging的AUC值和准确率分别为0.92±0.03、0.86±0.06和0.92±0.02、0.83±0.02;测试集中RF和Bagging的AUC值和准确率分别为0.92、0.81和0.91、0.86。结论:结合18F-FDG PET/CT临床特征和影像组学特征的分类预测模型可以很好地区分腺癌、鳞癌。

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来源
《中国医学物理学杂志》 |2023年第4期|416-422|共7页
作者
戴倩; 王梦; 黄钢;
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作者单位

上海理工大学健康科学与工程学院;

上海健康医学院上海分子影像学重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;肺肿瘤;
关键词
影像组学; 非小细胞肺癌; 18F-FDG PET/CT; 病理亚型; 机器学习;

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