【摘 要】
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引言肺癌是当今世界发病率最高的癌症,高居癌症死亡原因的首位。针对肺癌病理类型的研究表明,腺癌已经替代鳞癌,成为全球最常见的病理组织学亚型。据报道,具有微乳头成分的肺腺癌预后较差,术前掌握微乳头成分的存在,可能对患者个性化手术方案的制定具有重要意义。很少有研究是基于CT影像组学的方法来识别微乳头成分,我们旨在探索一种术前预测肺腺癌中微乳头成分的有效方法。方法我们纳入了2017年1月至2020年5月期
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引言肺癌是当今世界发病率最高的癌症,高居癌症死亡原因的首位。针对肺癌病理类型的研究表明,腺癌已经替代鳞癌,成为全球最常见的病理组织学亚型。据报道,具有微乳头成分的肺腺癌预后较差,术前掌握微乳头成分的存在,可能对患者个性化手术方案的制定具有重要意义。很少有研究是基于CT影像组学的方法来识别微乳头成分,我们旨在探索一种术前预测肺腺癌中微乳头成分的有效方法。方法我们纳入了2017年1月至2020年5月期间于我院胸外科接受手术切除的病理证实为肺浸润性腺癌的患者236例,其中含有微乳头成分的患者113例。通过将每位患者肺部薄层CT平扫的DICOM图像导入3D Slicer 4.10.2软件,由医师人工勾画出肿瘤的感兴趣区,对其进行三维重建,利用影像组学的方法提取灰度共生矩阵、形状、一阶统计量等组学特征进行定量CT分析,进一步采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归分析和多变量Logistic回归方程开发出了预测模型—列线图。采用C指数、校准曲线、受试者工作特征曲线（ROC）评价模型的临床有效性及实用性,通过内部验证进一步分析预测模型的精度。结果本研究中,共确立了5个组学特征,即灰度共生矩阵的差异方差（比值比:1.223,95%置信区间:1.125～1.329）和差熵值（比值比:0.046,95%置信区间:0.011～0.198）,形状特征的最大直径（比值比:3.197,95%置信区间:1.088～9.397）和表面体积比（比值比:0.103,95%置信区间:0.023～0.473）,以及一阶统计量的整个像素的最小值（比值比:0.997,95%置信区间:0.996～0.999）,它们对肺浸润性腺癌中微乳头成分的存在具有较强的预测能力。我们通过以上结果进一步构建了列线图,成功地呈现出可视化的预测模型。该预测模型显示出优异的准确性和良好的校准性能,曲线下面积（AUC）达0.829（95%置信区间0.775～0.882）,在内部验证中仍可达到0.814的高C-指数值,校准曲线显示出实际结果和预测结果之间具有良好的一致性。结论放射组学的方法可以非侵入性地了解整个肿瘤的特征。我们应用3D Slicer 4.10.2软件分割、重建肿瘤,并利用影像组学（Radiomics）分析提取图像特征,成功构建出列线图模型来预测肺腺癌中微乳头成分的存在,临床上可以影响术前手术方案的制定,指导医师做出更优决策。
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