CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌

摘要

目的 观察CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌(PIMA)的价值.方法 回顾性分析经病理证实的34例肺淋巴瘤(淋巴瘤组)及64例PIMA患者(PIMA组),按7∶3比例将其随机分入训练集和验证集.于胸部CT纵隔窗图像上沿病灶边缘手动勾画三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征参数.以最小冗余最大相关、LASSO十折交叉验证进行特征降维,以多因素Logistic回归分别构建影像组学标签、影像学特征模型及二者融合的个体化预测模型(以列线图表示).采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型对肺淋巴瘤与PIMA的鉴别效能,以决策曲线分析(DCA)综合评价模型的临床效用价值.结果 共获得15个影像组学参数用于构建影像组学标签;ROC曲线结果显示其鉴别训练集肺淋巴瘤与PIMA的AUC=0.84,验证集AUC=0.77.以空气支气管征、支气管扩张及胸腔积液构建影像学特征模型,训练集AUC-0.85,验证集AUC=0.81;融合列线图对训练集AUC=0.95,验证集AUC=0.92;列线图具有更高的临床效用价值.结论 基于CT征象、影像组学标签构建的个体化预测模型可有效鉴别肺淋巴瘤与PIMA.