基于CT的影像组学列线图在预测肺腺癌脏层胸膜侵犯的价值

目的:探讨基于CT的影像组学列线图在术前预测肺腺癌脏SB431542层胸膜侵犯(visceral pleural invasion,VPI)中的应用价值。材料与方法:回顾性分析我院2019年1月至2020年12月经手术病理证实的183例肺腺癌患者,按照7:3的比例将患者随机分为训练组(n=128)及验证组(n=55)。在高分辨率CT肺窗图像上逐层勾画三维容积感兴趣区(volume of interest,VZ-VAD-FMKOI)。采用最小绝对收缩与选择算子(minimum absolute contraction and selection operator,LASSO)回归对特征进行降维,并利用支持向量机(support vector machine,SVM)构建影像组学模型。通过单因素逻辑回归筛选临床危险因素,纳入影像组学标签,进而采用多因素逻辑回归建立临床-影像列线图预测肺腺癌的VPI。使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)分析影像组学列线图在训练组中的效能,并通过验证组进行再次验证。使用校准曲线评估列线图的预测和实际观察侵犯风险的一致性。使用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估列线图的临床净获益。结果:最终筛选出8个特征,根据特征对应系数构建影像组学评分,通过多因素逻辑回归联合影像组学标签和常规CT图像特征(包括病灶分叶征、瘤内坏死及胸膜牵拉)构建影像组学列线图。训练组和验证组的曲线下面积(areaunder curve,AUC)分别为 0.875(95%CI:0.814-0.935)和Paramedic care 0.865(95%CI:0.768-0.963),校准曲线分析显示该影像组学列线图在预测和实际观察结果间具有良好的一致性,DCA显示列线图的净获益优于临床和影像组学模型。结论:基于CT的影像组学列线图在肺腺癌患者术前VPI的预测中具有良好的应用价值。