| 胡小琴，黄原义，王勤，杨曼.基于LASSO-Logistic回归的肺亚实性结节浸润性预测模型的建立与验证[J].放射学实践,2025,(11):1410-1415 |
| 基于LASSO-Logistic回归的肺亚实性结节浸润性预测模型的建立与验证 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2025.11.011 |
| 中文关键词: 肺亚实性结节 肺腺癌 LASSO回归 列线图 影像组学 |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：构建并验证基于最小绝对收缩和选择算子（LASSO）及多因素Logistic回归分析的肺亚实性结节浸润性多参数预测模型。方法：回顾性纳入2017年1月-2021年12月经病理确诊的133例孤立性亚实性结节（SSN）患者，病理学分类包括：非典型腺瘤样增生（AAH）、原位腺癌（AIS）、微浸润腺癌（MIA）及浸润性腺癌（IAC）。按浸润程度分组：无浸润组（Non-IA，AAH/AIS，n=39）与浸润组（IA，MIA/IAC，n=94）。收集临床基线及影像特征数据后，经单因素分析初筛变量，然后采用LASSO回归（特征降维）与多因素Logistic回归（独立因子筛选）构建预测模型，开发可视化列线图。采用Bootstrap重抽样1000次进行内部验证，采用受试者操作特征（ROC）曲线（判别效能）、校准曲线（预测一致性）及决策曲线分析（临床净收益）多维度评估模型性能。结果：LASSO回归提取4个关键变量：结节的长径、ΔCT值（结节-肺组织CT均值差）、三维CT值的最大值及熵值。多因素Logistic回归分析进一步筛选出结节的长径（临界值13.07mm）与ΔCT值（临界值394.50HU）作为独立预测因子，联合这两个特征构建预测模型。此模型训练集AUC为0.916（95%CI：0.866～0.966），敏感度为87.2%，特异度为89.4%；内部验证AUC为0.895（95%CI：0.841～0.948）。校准曲线显示预测模型概率和实际发生概率的一致性较好。DCA证实模型在阈值概率大于0.17时具有显著临床净获益。结论：经LASSO-Logistic回归分析构建的多参数预测模型，预测表现为SSN的浸润性肺腺癌展现出优异的诊断效能，其可视化列线图工具具有临床应用潜力。 |
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