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基于双能量CT图像提取的影像组学特征对可手术肺腺癌进行病理分层

DOI：10.18632/oncotarget.13476 期刊：Oncotarget 出版年份：2017 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 目的：利用双能量计算机断层扫描（DECT）的影像组学数据评估替代生物标志物作为组织病理学肿瘤分级和侵袭性预测指标的有效性，最终实现对早期肺腺癌的分层以优化治疗。结果：病理分级分为1、2、3级。多项式逻辑回归分析显示i均匀性和第97.5百分位CT衰减值是区分2或3级与1级的独立显著因素。通过留一法交叉验证程序计算得出的1、2、3级鉴别AUC值分别为0.9307（95%CI：0.8514-1）、0.8610（95%CI：0.7547-0.9672）和0.8394（95%CI：0.7045-0.9743）。材料与方法：前瞻性纳入80例临床和影像学怀疑为I或II期肺腺癌患者（共91个病灶）。所有患者均接受DECT和F-18氟脱氧葡萄糖（FDG）正电子发射断层扫描（PET）/CT检查后行手术。采用影像组学方法评估定量CT和PET成像特征，提取肿瘤侵袭性预测模型的显著特征并计算其预测所有病理分级的诊断效能。结论：DECT成像指标的定量影像组学数值有助于预测肺腺癌的病理侵袭性。
作者： Jung Min Bae，Ji Yun Jeong，Ho Yun Lee，Insuk Sohn，Hye Seung Kim，Ji Ye Son，O Jung Kwon，Joon Young Choi，Kyung Soo Lee，Young Mog Shim
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用双能量计算机断层扫描（DECT）的影像组学数据评估替代生物标志物作为组织病理学肿瘤分级和侵袭性预测指标的有效性，最终实现对早期肺腺癌的分层以优化治疗。

研究成果

基于术前双能量CT成像指标的量化分析有助于根据肿瘤分级预测病理侵袭性。在双能量CT获取的各项CT影像组学参数中，i-均匀性和第97.5百分位CT衰减值被证实是预测肿瘤分级的独立显著因素，可有效区分2级或3级与1级肿瘤。

研究不足

该研究在单一机构开展，患者数量相对较少，尤其是3级组仅包含7例肿瘤。病理肿瘤分级仅反映肿瘤中最主要的亚型，未考虑肿瘤内其他亚型的存在情况。病理学家在病理评估中可能存在意见分歧。

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