【摘 要】
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目的:基于非小细胞肺癌患者化放疗前胸部CT图像,通过影像组学技术结合机器学习方法,构建并验证预测模型,用以预测接受序贯化放疗（Sequential chemoradiotherapy,SCRT）或同步放化疗（Concurrent chemoradiotherapy,CCRT）非小细胞肺癌患者的病情部分缓解（PR,partial response）概率,为临床治疗决策提供参考依据。方法:回顾性收集2
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目的:基于非小细胞肺癌患者化放疗前胸部CT图像,通过影像组学技术结合机器学习方法,构建并验证预测模型,用以预测接受序贯化放疗（Sequential chemoradiotherapy,SCRT）或同步放化疗（Concurrent chemoradiotherapy,CCRT）非小细胞肺癌患者的病情部分缓解（PR,partial response）概率,为临床治疗决策提供参考依据。方法:回顾性收集2016年1月至2020年06月在安徽理工大学附属肿瘤医院确诊为非小细胞肺癌并接受SCRT或CCRT患者临床治疗信息以及影像学资料。依据纳排标准,共收集到75例非小细胞肺癌患者资料,并依据随机种子数,按照7:3,将人群中52例患者入训练集和23例患者纳入内部验证集。同时,跟踪性收集2020年7月至2021年6月符合纳排标准患者,共计30例纳入时段性验证组。在训练集数据中,通过Intraclass Correlation Coeficient（ICC）筛选出两次勾画感兴趣时,稳定性较高的影像组学特征。然后,通过假设性检验以及最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）算法选择出最终用于构建预测模型的影像组学特征。最后,将筛选出的影像组学特征分别使用逻辑回归（Logistic Regression,LR）、决策树（Decision Tree,DT）、Ada Boost分类器进行预测化放疗疗效的模型构建工作。使用构建模型的受试者工作特征曲线下面积（Area Under Curve,AUC）、预测敏感度以及预测特异度对模型的预测准确性及稳定性进行评估;此外,预测模型采用列线图进行可视化,临床应用效能则使用决策曲线分析法检验。结果:本研究共纳入105例非小细胞肺癌患者,其中训练组52例,内部验证组23例,时段性验证组30例。在训练组数据中,通过假设性检验和LASSO回归分析后,将6个影像组学特征作为最终变量纳入模型构建工作当中。在训练集中,LR、DT、Ada Boost模型的AUC为0.919、0.773及0.832;敏感度为0.92、0.94及0.86;特异度为0。67、0.60及0.80。在内部验证集中LR、DT、Ada Boost模型的AUC为0.795、0.723及0.638;灵敏度为0.81、0.87及0.56;特异度为0.71、0.57及0.71。在时段验证集中:LR、DT、Ada Boost模型的AUC为0.832、0.856及0.830;灵敏度为1.00、0,89及0.84;特异度为0.63、0.82及0.82。使用LR模型构建决策曲线表明,当风险阈值为0.1-0.92时,可增加患者的净效益。结论:本研究基于影像组学技术和机器学习分类器,构建并验证可以预测接受SRCT\CCRT后非小细胞肺癌患者缓解概率的模型,其中基于逻辑回归的预测模型效能优于决策树和Adaboost模型。图[7]表[4]参[28]
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