【摘 要】
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目的:探讨基于光谱CT的影像组学特征对肺结节良恶性的鉴别能力。方法:回顾性收集中国医科大学附属盛京医院2018-2020年具有完整临床资料的肺结节患者242例（良性61例,恶性181例）,根据7:3比例随机分为训练集（n=168）和验证集（n=74）。对光谱CT动、静脉期40-65Ke V及常规图像进行ROI勾画及影像组学特征提取,测量肺结节的光谱定量参数值(IC、NIC、CT40Ke V、λHU
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目的:探讨基于光谱CT的影像组学特征对肺结节良恶性的鉴别能力。方法:回顾性收集中国医科大学附属盛京医院2018-2020年具有完整临床资料的肺结节患者242例（良性61例,恶性181例）,根据7:3比例随机分为训练集（n=168）和验证集（n=74）。对光谱CT动、静脉期40-65Ke V及常规图像进行ROI勾画及影像组学特征提取,测量肺结节的光谱定量参数值(IC、NIC、CT40Ke V、λHU、Zeff),利用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）进行特征选择,采用多因素Logistic回归分析分别建立基于临床因素及光谱CT定量参数的传统模型（Model 1）;基于不同Ke V值的单能图像及常规图像提取得到的影像组学特征共计构建了14个不同的影像组学模型,选择鉴别效能最优的模型作为最终的影像组学模型（Model 2）;建立基于光谱CT最优Ke V的影像组学特征、临床因素及光谱CT定量参数的整合模型（Model 3）。使用受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的诊断效能,并计算准确性、敏感性、特异性和ROC曲线下面积（AUC）。绘制校准曲线,通过Hosmer-Lemeshow检验比较模型的拟合度;绘制决策曲线,比较模型的临床收益。结果:基于光谱CT动、静脉期40-65Ke V及常规图像对肺结节良恶性进行鉴别诊断,其中分别基于动、静脉期65Ke V图像建立的影像组学模型在训练集（动脉期AUC=0.94[95%CI:0.90,0.97];静脉期AUC=0.92[95%CI:0.87,0.97]）及验证集（动脉期AUC=0.92[95%CI:0.84,0.98],静脉期AUC=0.88[95%CI:0.79,0.95]）中对肺结节性质的鉴别诊断价值较高,且两期的诊断效能在训练集（P=0.58）及验证集（P=0.51）中均无统计学差异;联合光谱CT动、静脉期65Ke V图像建立的影像组学模型在训练集和验证集（AUC=0.96[95%CI:0.93,1.00],0.96[95%CI:0.91,1.00]）中对肺结节良恶性的鉴别诊断价值均优于传统模型（AUC=0.88[95%CI:0.82,0.94],0.86[95%CI:0.77,0.95]）;与影像组学模型相比较,基于动、静脉期65Ke V图像提取的影像组学特征、临床因素及光谱CT定量参数建立的整合模型在训练集和验证集中的诊断价值均略有提升（AUC=0.97[95%CI:0.94,1.00],0.97[95%CI:0.93,1.00]）。校准曲线显示三个模型的拟合度均较好（P均＞0.05）,决策曲线显示影像组学模型及整合模型的临床应用价值明显优于传统模型。结论:在光谱CT动、静脉期40-65Ke V及常规图像中,基于光谱CT动、静脉期65Ke V图像建立的影像组学模型对鉴别肺结节良恶性具有较高的诊断价值;基于临床因素及光谱CT定量参数、影像组学特征所建立的整合模型对肺结节的定性诊断明显优于传统模型。基于光谱CT的影像组学能够为肺结节的定性提供更多的定量诊断信息,有利于进一步揭示肿瘤的异质性。
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