【摘 要】
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目的:探讨基于肺癌放化疗前增强CT图像的影像组学方法对非小细胞肺癌放化疗敏感性的评估。方法:回顾性分析从2010年11月至2019年12月北部战区总医院经病理证实为非小细胞肺癌,具有完整的放化疗前肺部增强CT影像数据125例（共236个病灶）,以随机分配原则把患者按照1:4比例分为验证组及训练组。实体瘤疗效评价标准1.1[5]（Response Evaluation Criteria in Sol
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目的:探讨基于肺癌放化疗前增强CT图像的影像组学方法对非小细胞肺癌放化疗敏感性的评估。方法:回顾性分析从2010年11月至2019年12月北部战区总医院经病理证实为非小细胞肺癌,具有完整的放化疗前肺部增强CT影像数据125例（共236个病灶）,以随机分配原则把患者按照1:4比例分为验证组及训练组。实体瘤疗效评价标准1.1[5]（Response Evaluation Criteria in Solid Tumors,RECIST 1.1）作为放化疗敏感性评估的金标准。采用Dr.Wise多模态科研平台软件提取影像组学特征,进行特征筛选并建立影像组学标签。纳入患者的临床资料及影像组学标签,分别采用决策树（Decision Tree,DT）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、逻辑回归（Logistic Regression,LR）、随机森林（Random Forest,RF）、线性支持向量（Liner Support Vector Machine,LSVM）5种分类器方法建立模型。用准确度、敏感度、特异度及受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线下面积（Area Under Curve,AUC）几个方面对5种分类器的性能进行比较并进行模型优化及验证。结果:影像组学标签与放化疗敏感性评估成正相关（P<0.001）。5种分类器方法分别在五折交叉验证中建模。LR分类器模型训练组准确度0.66,敏感度0.72,特异度0.62,ROC曲线下面积AUC为0.76（95%CI值0.709-0.812）;验证组准确度0.44,敏感度0.62,特异度0.53,ROC曲线下面积AUC为0.44（95%CI值0.591-0.709）。SVM分类器模型训练组准确度0.82,敏感度0.74,特异度0.87,ROC曲线下面积AUC为0.90（95%CI值0.856-0.935）;验证组准确度0.70,敏感度0.53,特异度0.82,ROC曲线下面积AUC为0.76（95%CI值0.700-0.824）。DT分类器模型训练组准确度1.0,敏感度1.0,特异度1.0,ROC曲线下面积AUC为1.0（95%CI值1.0-1.0）;验证组准确度0.47,敏感度0.52,特异度0.66,ROC曲线下面积AUC为0.66（95%CI值0.604-0.722）。RF分类器模型训练组准确度1.0,敏感度1.0,特异度1.0,ROC曲线下面积AUC为1.0（95%CI值1.0-1.0）;验证组准确度0.54,敏感度0.23,特异度0.88,ROC曲线下面积AUC为0.62（95%CI值0.562-0.682）。LSVM分类器模型训练组准确度0.98,敏感度0.91,特异度0.99,ROC曲线下面积AUC为0.99（95%CI值0.995-1.0）;验证组准确度0.56,敏感度0.46,特异度0.78,ROC曲线下面积AUC为0.68（95%CI值0.624-0.738）。结论:5种分类器方法所建模型最终SVM分类器方法ROC曲线下面积AUC最高,因此SVM分类器方法所建模型最优。SVM分类器方法建立的模型筛选出21个影像组学特征。RECIST与SVM模型预测非小细胞肺癌放化疗敏感性效能相仿。通过基于肺癌放化疗前增强CT图像获得的影像组学标签建立的SVM分类器方法模型,对于非小细胞肺癌放化疗敏感性的评估有一定应用价值。
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