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|本期目录/Table of Contents|

基于CT特征建立放射组学模型对非小细胞肺癌患者治疗效果的鉴别价值(PDF)

《实用放射学杂志》[ISSN:1002-1671/CN:61-1107/R]

期数:
2020年07期
页码:
1129-1132
栏目:
影像技术学
出版日期:
2020-07-20

文章信息/Info

Title:
The identification value of radiomics model established based on CT features on the therapeutic effect of patients with NSCLC
作者:
张亚超1乔 辉2李 泽3李 鹏2
1 天津市第三中心医院分院放射科,天津 300250;2 天津市人民医院影像中心,天津 300121;3 天津市环湖医院医学影像科,天津 300350
Author(s):
-
关键词:
计算机体层成像放射组学模型非小细胞肺癌治疗效果
分类号:
R814.42;R734.2
DOI:
-
文献标识码:
A
摘要:
目的 基于CT特征建立放射组学模型对非小细胞肺癌(NSCLC)患者治疗效果的鉴别价值。方法 回顾性分析进行立体定向体部放射治疗(SBRT)并符合纳入及排除标准的86例NSCLC患者资料。所有患者均进行随访,每位患者随访时间至少3个月,末次随访日期为2019-03-01。收集患者一般资料并在放疗前后进行CT检查,同时结合患者癌胚抗原(CEA)水平及肿瘤最大径建立多变量影像组学预测模型。通过Logistic回归分析筛选价值高的影像组学特征,通过绘制ROC曲线鉴别其对NSCLC患者治疗效果的预测价值。结果 死亡组患者肿瘤最大径、CEA异常率明显高于存活组(P<0.05);通过Lasso-logistic回归模型选取出18个系数非零特征;训练组敏感度为82.6%,特异度为75.6%,准确度为80.2%,AUC为0.787,验证组敏感度为64.3%,特异度为100%,准确度为86.4%,AUC为0.821;CEA水平、肿瘤最大径及影像组学标签是鉴别术后疗效的独立危险因素。结论 基于CT特征建立放射组学预测模型对NSCLC患者治疗效果的预测准确性较高,可作为预测及评估放疗疗效的客观指标。

参考文献/References

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备注/Memo

备注/Memo:
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更新日期/Last Update: 2020-07-30