通过手术前的18 F-FDG PET/CT放射学预测肺腺癌通过空气空间的传播

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:

• 通过空气空间传播 (STAS) 是肺腺癌 (ADC) 进展和复发的关键因素.
• 准确的手术前识别STAS对于治疗规划和改善患者结果至关重要.
• 目前用于STAS检测的方法在手术前的准确性方面存在局限性.

研究的目的:

• 开发和验证一个放射学临床模型,用于在肺腺癌中进行手术前的STAS歧视.
• 评估结合放射学与临床模型的性能,与仅放射学和仅临床模型相比.

主要方法:

• 一组由192名肺腺癌患者组成的队列被追溯分析.
• 从PET/CT图像中提取放射性特征,并使用LASSO回归进行特征选择.
• 后勤回归被用来构建放射学,临床和放射学-临床模型.
• 用ROC曲线分析和决策曲线分析来评估模型性能.

主要成果:

• 放射学临床模型在培训队列中实现了0.924的AUC,在验证队列中达到0.919.
• 仅放射学模型的AUC为0.885 (训练) 和0.877 (验证).
• 仅在临床模型中,AUC值为0.883 (训练) 和0.896 (验证).
• 决策曲线分析证实了放射学临床模型的临床实用性.

结论:

• 开发的基于PET/CT的放射学临床模型有效地在手术前对肺腺癌中的STAS进行了歧视.
• 组合模型的性能优于或相当于单个放射学和临床模型的性能.
• 该模型有望改善手术前评估,并指导ADC的治疗决策.