在预测肺腺癌中的EGFR突变方面,计算机断层扫描衍生的内和内放射学

科学领域:

• 放射学和成像学 放射学和成像学
• 在瘤学瘤学.
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 表皮生长因子受体 (EGFR) 突变状态对于指导肺腺癌的向治疗至关重要.
• 准确预测EGFR状态的非侵入性可优化患者选择治疗.
• 计算机断层扫描 (CT) 放射学为提取定量成像特征提供了潜力.

研究的目的:

• 为了评估CT放射学的预测价值,从各种周有趣体积 (VOI) 来推导出肺腺癌中EGFR突变状态.
• 为了比较基于内与周区域的放射学模型的性能.
• 为了确定EGFR突变预测的最佳周性VOI大小.

主要方法:

• 对779名肺腺癌患者的回顾性分析,病理确诊的诊断.
• 内VOI (VOI_I) 的划分和自动生成7个周VOI (VOI_P),其扩展范围从1mm到15mm.
• 提取1454个放射性特征,然后使用t-test,LASSO和mRMR进行特征选择,并通过AUC评估预测模型的构建.

主要成果:

• 结合4毫米周围扩张 (VOI4) 的放射学模型在训练,验证和测试集中表现出卓越的预测性能 (AUC:0.877,0.727,0.701).
• VOI4模型的表现明显优于仅用于内瘤的模型 (VOI_I) (AUC:0.728,0.698,0.653).
• 该研究确定了4毫米的周扩张为放射性特征提取的最佳范围.

结论:

• 从周围口区域获得的CT放射学在预测肺腺癌中的EGFR突变状态方面提供了显著的附加值.
• 最佳的预测性能是通过瘤周围4毫米的周扩张实现的.
• 周围腔放射学可以作为一种非侵入性工具,以帮助评估EGFR突变状态.