双能计算断层扫描用于预测喉状细胞癌中的宫淋巴结转移
Jianfei Tu1,2, Guihan Lin2, Weiyue Chen2
1Department of Biophysics and Department of Neurosurgery, The Fourth Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, Zhejiang, 310058, China.
Heliyon
|September 4, 2024
概括
双能量CT参数可以预测喉癌中的淋巴结转移. 基于DECT的诺米图有助于对喉平细胞癌 (LSCC) 患者的临床决策.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 喉平细胞癌 (LSCC) 是一种常见的头癌.
- 准确评估宫淋巴结转移 (LNM) 对LSCC分期和治疗计划至关重要.
- 目前的成像方法在检测LNM方面存在局限性.
研究的目的:
- 开发和验证基于双能计算机断层扫描 (DECT) 的模型,用于预测LSCC患者的LNM.
- 通过使用定量DECT参数和临床特征来确定LNM的独立预测因子.
- 为临床决策构建一个名录和在线工具.
主要方法:
- 对164名接受了手术前DECT的LSCC患者进行了回顾性分析.
- 患者被分为训练 (n=115) 和验证 (n=49) 队列.
- 后勤回归被用来识别LNM的独立预测因素,其次是名图构造和性能评估 (AUC,校准,DCA).
主要成果:
- 39.0%的患者患有宫LNM.
- 临床T3-4阶段的LNM的独立预测因素包括正常化的度,正常化的有效原子数,临床T3-4阶段,以及较差的组织学等级.
- 基于DECT的诺图表显示了良好的校准和良好的性能 (训练AUC:0.910,验证AUC:0.918).
结论:
- 定量DECT参数是LSCC中LNM的有价值的独立预测因素.
- 基于DECT的诺米图可以有效地帮助LSCC患者的临床决策过程.
- 这个模型在估计LNM时显示出显著的临床益处.
