| 王卓，刘世莉，丁伟，周云舒，张若弟，张自新，陈志强.基于CT影像组学结合临床影像特征预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗疗效[J].放射学实践,2023,(01):20-26 |
| 基于CT影像组学结合临床影像特征预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗疗效 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2023.01.005 |
| 中文关键词: 鼻咽癌 影像组学 体层摄影术，X线计算机 诱导化疗 列线图 |
| 基金项目:宁夏回族自治区重点研发计划项目（2019BEG03033）；宁夏自然科学基金（2022AAC03472) |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于增强CT的影像组学结合临床影像特征的列线图在预测局部晚期鼻咽癌（LA-NPC）患者诱导化疗（ICT）疗效中的价值。方法：回顾性分析2014年7月至2022年3月178例LA-NPC（Ⅲ、Ⅳ期）患者的临床及CT图像资料，以7：3随机将患者分为训练组(n=125)和测试组(n=53)。采用3D-Slicer勾画容积感兴趣区（VOI）并用Pyradiomics包提取特征。使用单-多因素Logistic回归选择临床预测因子。采用最小绝对收缩与选择算法（LASSO）筛选组学特征，最后通过多变量Logistic回归构建临床、影像组学及联合模型，并绘制列线图。以受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）评估和比较三种模型的预测效能。应用决策曲线(DCA)观察列线图的临床净获益。结果：Logistic回归分析结果显示T分期（OR=0.45，P=0.004）、癌灶强化程度（OR=2.706，P=0.038）、血小板/淋巴细胞比值（PLR）（OR=0.289，P=0.024）是ICT疗效的临床预测因子，基于以上3者构建临床模型。基于22个与ICT疗效显著相关的组学特征构建影像组学模型。ROC曲线分析结果显示，联合模型的预测效能最佳；训练组中，联合模型、临床模型、影像组学模型的AUC分别为0.821、 0.732、0.798；验证组中，三者的AUC分别为0.836、0.793、0.779。DCA分析进一步表明，列线图模型对比单纯组学模型，其人群净获益率更高。结论：基于增强CT的影像组学联合传统临床影像特征的列线图能直观、量化、个性化地预测LA-NPC患者ICT的疗效，优于单一模型，可以作为一种无创的预测工具。 |
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