【摘要】：目的:應(yīng)用周圍型肺腺癌患者臨床、CT放射組學特征預測表皮生長因子受體(EGFR)的突變狀態(tài)。方法:本研究回顧性分析2016-2018年于吉林大學白求恩第一醫(yī)院進行手術(shù)治療,術(shù)后病理證實為原發(fā)性周圍型肺腺癌,并對大體病理標本進行EGFR突變檢測的104例患者。用放射組學方法評估其術(shù)前胸部CT,提取了能夠反映腫瘤異質(zhì)性和表型的特征,再用最小絕對收縮和選擇算法(LASSO)降維得到更有辨別價值的組學特征,分別應(yīng)用放射組學特征、放射組學聯(lián)合臨床特征建立兩種LR模型預測EGFR突變狀態(tài),應(yīng)用五折交叉認證、ROC曲線及曲線線下面積(AUC)評估兩種模型效能,從而得到預測EGFR突變的最優(yōu)模型。結(jié)果:共提取1025個三維組學特征,通過降維得到13個放射組學特征最具有預測價值,并建立放射組學標簽。放射組學聯(lián)合臨床特征模型由放射組學標簽、患者性別、吸煙史、是否有脈管浸潤和組織病理學亞型組成,其訓練組AUC為0.88±0.03(均值±標準差),驗證組AUC為0.88±0.12,測試組AUC為0.913,優(yōu)于單純使用放射組學的預測模型(訓練組AUC=0.92±0.01,驗證組AUC=0.84±0.04,測試組AUC=0.837)。結(jié)論:由放射組學標簽、患者性別、吸煙史、是否有脈管浸潤和組織病理學亞型組成的放射組學聯(lián)合臨床特征模型并通過諾模圖表示,能有效預存周圍型肺腺癌患者EGFR基因突變情況,與單純放射組學特征模型相比,具有更佳的預測效能。
【圖文】：

7圖1 采用手工勾畫對周圍型肺腺癌進行腫瘤分割的具有代表性的CT圖像（a）將ROI邊界分割成黃色輪廓 （b）分割提取出的ROI3.2.3 特征提取從每個多層 ROI 病灶中總共提取了 1025 個特征，這些特征被分為四組：①臨床認知特征（CCF），②圖像強度特征（IIF），③紋理特征（TF），④小波特征（WF）。第一組的主要目的是描述腫瘤的三維特征形態(tài)，如體積、質(zhì)量、有效直徑、表面積、球度等。第二組描述腫瘤區(qū)域的灰度共生矩陣、灰度游程矩陣、附近灰色調(diào)差矩陣等等。第三組顯示腫瘤內(nèi)部結(jié)構(gòu)的同質(zhì)性或異質(zhì)性。最后一組通過對 CT 原始圖像進行分解，將紋理和強度有效地轉(zhuǎn)化為高低頻率，本研究對每幅 CT 圖像進行三維小波變換，，將 CT 圖像按照 x、y、z 三個濾波方向進行分解。特征提取算法在 Python3.6.1 平臺進行處理。3.2.4 特征選擇大量的放射學特征對腫瘤的定量研究具有重要意義。然而

通過 LASSO 回歸模型（圖 2），原始的 1025 維放射組學特征被篩選出 13個系數(shù)非零的放射組學特征（表 2）。圖2 (a)LASSO模型的調(diào)優(yōu)參數(shù)(b)LASSO模型十折交叉驗證方法篩選特征的特征系數(shù)收斂圖注：圖(a)中，α值為懲罰項系數(shù)，縱坐標為均方誤差，選擇采用十折交叉驗證最小準則得到最小均方誤差值，在最優(yōu)處繪制垂直虛線，得到對應(yīng)的-log(α)，α最終取值為0.0371。圖(b)中每條曲線代表1025維特征中某一個特征的特征系數(shù)隨著α值變化的情況，豎虛線表示最佳α取值對應(yīng)的-log(α)值得到13項特征系數(shù)非零的特征。a）b）
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R734.2;R730.44

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本文編號：2656138