预测IA期肺腺癌的淋巴血管侵袭:基于CT的分类和回归树模型
Lihua Chen1,2, Yangfan Su2, Yao Huang2
1Department of Radiology, The Affiliated Wuxi People's Hospital of Nanjing Medical University, Wuxi People's Hospital, Wuxi Medical Center, Nanjing Medical University, Wuxi, China.
European radiology
|April 18, 2025
概括
一个新的基于计算机断层扫描 (CT) 的模型,LVI-CART,准确地预测肺腺癌中的淋巴血管入侵 (LVI). 该工具有助于识别预后不佳的患者,改善早期肺癌风险分层.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 病理学 病理学 病理学
背景情况:
- 淋巴血管侵袭 (LVI) 是癌症患者的一个关键预后指标.
- 由于缺乏可靠的非侵入性工具,准确的手术前预测LVI具有挑战性.
研究的目的:
- 开发和验证基于计算机断层扫描 (CT) 的分类和回归树 (CART) 模型,用于预测临床阶段IA肺腺癌 (LUAD) 中的LVI.
主要方法:
- 一项涉及525名患者的多中心队列研究,用于内部模型构建 (LVI-CART).
- 外部验证使用了115名患者和57名患者的公共队列.
- 卡普兰-梅尔生存分析和考克斯回归来评估预测的LVI和患者结果之间的联系.
主要成果:
- 使用直径和结节类型的LVI-CART模型证明了预测性能,AUC为0.719 (内部),0.756 (外部) 和0.835 (测试).
- 预测的LVI阳性独立地与多个时间点的无复发存活率 (RFS) 和整体存活率 (OS) 较差相关 (p < 0.05).
结论:
- 该LVI-CART模型提供了一个简单的,适用于临床阶段IA LUAD的手术前LVI预测的方法.
- 该模型有助于识别预后不佳的患者,并促进全面的生存风险评估.
