一种双向放射学算法-损伤对关系估计模型,用于区分多种原发性肺癌与肺内转移
Ting-Fei Chen1, Lei Yang1, Hai-Bin Chen2
1Department of Thoracic Surgery, The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, Guangzhou 510000, China.
Precision clinical medicine
|November 29, 2023
概括
从肺内转移区分多重原发性肺癌至关重要. 一个新的CT放射性模型准确地在手术前区分这些情况,帮助临床决策.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 精确区分多重原发性肺癌 (MPLC) 和肺内转移 (IPM) 对于适当的治疗和预后至关重要.
- 目前的方法往往缺乏非侵入性的手术前分化能力.
研究的目的:
- 开发和验证一种非侵入性计算机断层扫描 (CT) 放射性模型,用于从IPM中进行MPLC的手术前分化.
- 评估与经验丰富的临床医生对比开发模型的诊断性能.
主要方法:
- 对168名患有多种肺癌的患者 (307对病变) 的回顾性分析.
- 从CT扫描中提取放射性特征,以计算损伤对偏差.
- 使用选定的放射性特征和随机森林分类器开发损伤对关系估计 (PRE) 模型.
- 在内部和独立的外部队列中验证,将模型性能与两个临床医生进行比较.
主要成果:
- 使用七个放射性特征的PRE模型显示出高诊断性能.
- 培训,内部验证和外部验证的ROC曲线下的平均面积 (AUC) 分别为0.983,0.844和0.793.
- 在PRE模型的表现显著超过了两个经验丰富的临床医生 (AUC 0.619和0.580).
结论:
- 基于CT放射性特征的PRE模型显示了其作为一个准确的非侵入性工具的潜力,用于区分MPLC和IPM.
- 这种模型可以帮助临床医生为肺癌患者做手术前决策.
