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基于MRI影像组学模型预测肺癌脑转移瘤EGFR基因突变
被引量：
3
1
作者
李保勋
彭雨琴
+7 位作者
覃尉峰
肖芳
黎浩江
陈俊伟
李佳凝
胡芷瑄
毛家骥
沈君
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期86-92,共7页
目的探讨基于T2WI及增强T1WI(contrast enhanced T1WI,CE-T1WI)MRI的影像组学模型在术前无创预测肺癌患者脑转移瘤表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)突变的价值。材料与方法多中心回顾性分析2016年12月至2021年1...
目的探讨基于T2WI及增强T1WI(contrast enhanced T1WI,CE-T1WI)MRI的影像组学模型在术前无创预测肺癌患者脑转移瘤表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)突变的价值。材料与方法多中心回顾性分析2016年12月至2021年10月在中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学肿瘤防治中心、安徽省立医院进行脑转移瘤手术切除并行EGFR基因检测的肺癌患者的临床及影像资料,共纳入103例患者(118个脑转移瘤),以中山大学肿瘤防治中心、安徽省立医院80例患者为训练集,共89个脑转移瘤(EGFR突变型49个,EGFR野生型40个),中山大学孙逸仙纪念医院23例患者为测试集,共29个脑转移瘤(EGFR突变型23个,EGFR野生型6个)。在CE-T1WI图像勾画脑转移瘤轮廓获取感兴趣体积(volume of interest,VOI),将CE-T1WI-VOI复制至配准后的T2WI图像获取脑转移瘤的T2WI-VOI,采用PyRadiomics软件从上述VOI提取脑转移瘤影像组学特征,采用mRMR和LASSO-logistics筛选影像组学特征,构建EGFR基因突变的预测模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)评价影像组学模型对EGFR基因突变的预测效能。采用校准曲线和Hosmer-Lemeshow test(HL)评价模型校准度。采用决策曲线(decision curve analysis,DCA)评价影像组学模型预测EGFR基因突变状态的临床净获益。结果年龄、性别、病理类型、脑转移瘤数目、脑转移瘤直径在训练集和测试集中EGFR突变型及野生型的组间差异均无统计学意义(P>0.05)。在CE-T1WI及T2WI图像上共提取了3190个脑转移瘤的影像组学特征,最终筛选出了4个基于CE-T1WI图像和5个基于T2WI图像的影像组学特征构建预测EGFR基因突变状态的模型。该模型预测EGFR基因突变状态在训练集中AUC为0.828,准确度、敏感度、特异度分别为76.4%、81.6%、70.0%;在测试集中AUC值为0.783,准确度、敏感度、特异度分别为82.8%、95.7%、33.3%,均表现出较高的预测效能。影像组学模型训练集和测试集的校准曲线显示EGFR基因突变状态的预测概率与实际概率的一致性较好(HL>0.05)。DCA显示影像组学模型在13.8%~87.2%的阈值范围内具有较强的临床适用性。结论基于T2WI及CE-T1WI MRI构建的影像组学模型能够术前无创预测肺癌患者脑转移瘤EGFR基因突变状态。
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关键词
肺癌
脑转移瘤
表皮生长因子受体
影像组学
磁共振成像
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职称材料
题名
基于MRI影像组学模型预测肺癌脑转移瘤EGFR基因突变
被引量：
3
1
作者
李保勋
彭雨琴
覃尉峰
肖芳
黎浩江
陈俊伟
李佳凝
胡芷瑄
毛家骥
沈君
机构
中山
大学
孙逸仙纪念
医院
放射科
中山
大学
孙逸仙纪念
医院
深汕中心
医院
放射科
中国科学技术大学
附属
第一
医院
(
安徽省立医院
)
放射科
中山
大学
肿瘤防治中心
放射科
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期86-92,共7页
基金
国家自然科学基金项目(编号:12126610)。
文摘
目的探讨基于T2WI及增强T1WI(contrast enhanced T1WI,CE-T1WI)MRI的影像组学模型在术前无创预测肺癌患者脑转移瘤表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)突变的价值。材料与方法多中心回顾性分析2016年12月至2021年10月在中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学肿瘤防治中心、安徽省立医院进行脑转移瘤手术切除并行EGFR基因检测的肺癌患者的临床及影像资料,共纳入103例患者(118个脑转移瘤),以中山大学肿瘤防治中心、安徽省立医院80例患者为训练集,共89个脑转移瘤(EGFR突变型49个,EGFR野生型40个),中山大学孙逸仙纪念医院23例患者为测试集,共29个脑转移瘤(EGFR突变型23个,EGFR野生型6个)。在CE-T1WI图像勾画脑转移瘤轮廓获取感兴趣体积(volume of interest,VOI),将CE-T1WI-VOI复制至配准后的T2WI图像获取脑转移瘤的T2WI-VOI,采用PyRadiomics软件从上述VOI提取脑转移瘤影像组学特征,采用mRMR和LASSO-logistics筛选影像组学特征,构建EGFR基因突变的预测模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)评价影像组学模型对EGFR基因突变的预测效能。采用校准曲线和Hosmer-Lemeshow test(HL)评价模型校准度。采用决策曲线(decision curve analysis,DCA)评价影像组学模型预测EGFR基因突变状态的临床净获益。结果年龄、性别、病理类型、脑转移瘤数目、脑转移瘤直径在训练集和测试集中EGFR突变型及野生型的组间差异均无统计学意义(P>0.05)。在CE-T1WI及T2WI图像上共提取了3190个脑转移瘤的影像组学特征,最终筛选出了4个基于CE-T1WI图像和5个基于T2WI图像的影像组学特征构建预测EGFR基因突变状态的模型。该模型预测EGFR基因突变状态在训练集中AUC为0.828,准确度、敏感度、特异度分别为76.4%、81.6%、70.0%;在测试集中AUC值为0.783,准确度、敏感度、特异度分别为82.8%、95.7%、33.3%,均表现出较高的预测效能。影像组学模型训练集和测试集的校准曲线显示EGFR基因突变状态的预测概率与实际概率的一致性较好(HL>0.05)。DCA显示影像组学模型在13.8%~87.2%的阈值范围内具有较强的临床适用性。结论基于T2WI及CE-T1WI MRI构建的影像组学模型能够术前无创预测肺癌患者脑转移瘤EGFR基因突变状态。
关键词
肺癌
脑转移瘤
表皮生长因子受体
影像组学
磁共振成像
Keywords
lung cancer
brain metastases
epidermal growth factor receptor
radiomics
magnetic resonance imaging
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MRI影像组学模型预测肺癌脑转移瘤EGFR基因突变
李保勋
彭雨琴
覃尉峰
肖芳
黎浩江
陈俊伟
李佳凝
胡芷瑄
毛家骥
沈君
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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