【摘 要】
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目的1.探讨基于术前CT单任务放射组学标签的模型分别预测非小细胞肺癌（NSCLC）间变性淋巴瘤激酶（ALK）突变状态、Ki-67表达水平的价值。2.开发并验证基于术前CT多任务放射组学标签的模型联合预测NSCLC ALK突变状态、Ki-67表达水平。3.开发并验证基于术前CT深度学习标签的诺模图预测可手术切除的NSCLC的总生存。方法1.训练组370例,验证组135例。利用SERA提取CT图像放射
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目的1.探讨基于术前CT单任务放射组学标签的模型分别预测非小细胞肺癌（NSCLC）间变性淋巴瘤激酶（ALK）突变状态、Ki-67表达水平的价值。2.开发并验证基于术前CT多任务放射组学标签的模型联合预测NSCLC ALK突变状态、Ki-67表达水平。3.开发并验证基于术前CT深度学习标签的诺模图预测可手术切除的NSCLC的总生存。方法1.训练组370例,验证组135例。利用SERA提取CT图像放射组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法进行特征筛选并构建放射组学标签,并将其与ALK突变状态和Ki67表达水平相关独立临床危险因素分别结合构建单任务预测模型。通过鉴别、校正和临床应用评估模型表现。计算净重分类改进（NRI）量化组学标签的增量价值。结果在验证队列中验证。2.研究对象及特征提取方法同上,采用多任务弹性网络回归同时选择与所有任务相关的公共特征子集,将筛选的多任务放射组学特征并构建放射组学标签,使用单因素和多因素回归分析选择与ALK突变状态和Ki67表达水平相关的临床指标,并将其联合起来与组学标签共同建立预测模型。模型评估及验证方法同上。3.深度学习特征源自训练队列（n=231）NSCLC平扫和静脉期CT图像,通过LASSO Cox回归模型构建深度学习标签,联合临床危险因素构建诺莫图。模型评估及验证方法同上。结果1.结合单任务放射组学标签与年龄的模型可预测NSCLC ALK突变状态（AUC训练组=0.75;AUC验证组=0.76）。放射组学标签的加入具有增量价值（NRI训练组=0.27,P=0.01;NRI验证组=0.10,P=0.46）。2.结合单任务放射组学标签与性别、病理类型的模型可预测NSCLC Ki-67表达水平（AUC训练组=0.75;AUC验证组=0.75）。放射组学标签的加入具有增量价值（NRI训练组=0.20,P＜0.001;NRI验证组=0.08,P＜0.001）。3.年龄、性别、病理类型联合多任务放射组学标签建立的模型预测ALK突变状态（AUC训练组=0.78;AUC验证组=0.81）、Ki67表达水平（AUC训练组=0.80;AUC验证组=0.79）均优于单任务预测模型及临床模型。4.结合深度学习标签与TNM分期、淋巴管浸润、分化程度的模型（C-index训练组=0.80）具有良好鉴别能力,并得到验证（C-index验证组=0.72）。深度学习标签对诺莫图的附加价值具有统计学意义（NRI训练组=0.09,P=0.03;NRI 验证组=0.11,P=0.04）。结论1.基于术前CT单任务放射组学标签的模型可分别预测NSCLC ALK突变状态、Ki-67表达水平。2.基于多任务放射组学标签的综合模型预测NSCLC ALK突变状态、Ki-67表达水平优于单任务预测模型以及临床模型。3.深度学习在NSCLC预后预测中具有较好的应用价值,为临床治疗决策提供了一个切实可行的参考。
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