目的基于临床特征和CT影像组学特征构建联合模型预测肺结节的生长趋势,评估其预测效能。方法回顾分析201例患者胸部CT图像及临床资料,按一年内肺结节直径增加≥2 mm将患者分为进展组及非进展组。分别各由一位工作经验15年和10年胸部影...目的基于临床特征和CT影像组学特征构建联合模型预测肺结节的生长趋势,评估其预测效能。方法回顾分析201例患者胸部CT图像及临床资料,按一年内肺结节直径增加≥2 mm将患者分为进展组及非进展组。分别各由一位工作经验15年和10年胸部影像诊断医师对肺结节进展进行评估。将所有患者分为训练组和验证组,基于感兴趣区(region of interest,ROI)获取肺结节的影像组学特征并降维筛选出最优组学参数,得到影像组学特征参数分数(Rad-score)。纳入患者的临床资料及Rad-score变量,用二元Logistic回归分别建立临床模型、影像组学特征模型、临床组学联合模型,并分别绘制三个模型的ROC曲线及联合模型的列线图,以评估三个模型对肺结节生长的预测效能,并将联合模型与两位医师评估进行对照研究。结果一级亲属肺癌病史在两组间差异有统计学意义。选择9个最优影像组学特征参数。临床特征模型、影像组学特征模型、联合模型训练组/验证组AUC值分别为0.619/0.667、0.840/0.783、0.864/0.852。高、低年资医师训练组/验证组AUC值分别为0.847/0.832、0.735/0.805,联合模型训练组和验证组AUC值与高年资医师相仿,远高于低年资医师的预测值。结论基于临床特征和CT影像组学特征分数建立的联合模型优于临床特征和影像组学特征模型,预测效能与高年资医师相仿,远高于低年资医师,对预测肺结节的生长趋势具有良好的临床应用价值。展开更多
目的:探讨血清生物标志物甲胎蛋白(AFP)、维生素K缺失或拮抗剂Ⅱ诱导的蛋白质(PIVKA-Ⅱ)和磷脂酰肌醇蛋白聚糖3(GPC-3)单独或联合用于肝细胞癌(以下简称肝癌)诊断的价值。方法:检索PubMed、Web of Science、Embase三个数据库,收集2002...目的:探讨血清生物标志物甲胎蛋白(AFP)、维生素K缺失或拮抗剂Ⅱ诱导的蛋白质(PIVKA-Ⅱ)和磷脂酰肌醇蛋白聚糖3(GPC-3)单独或联合用于肝细胞癌(以下简称肝癌)诊断的价值。方法:检索PubMed、Web of Science、Embase三个数据库,收集2002年以来发表的AFP、PIVKA-Ⅱ和GPC-3单独或联合用于诊断肝癌的文献。根据纳入和排除标准筛选文献并提取相关数据。利用诊断准确性研究的质量评价(QUADAS)检查表对纳入的文献进行质量评价,并采用Meta DiSc软件、Review Manager 5.4软件和Stata 15.1软件对AFP、PIVKA-Ⅱ和GPC-3单用和联合使用诊断肝癌的受试者工作特征曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度等指标进行数据分析。结果:共纳入32篇文献。Meta分析结果显示,单个标志物用于诊断肝癌时,PIVKA-Ⅱ的AUC值最高,为0.88(95%CI:0.85~0.91),其次是GPC-3和AFP;多个标志物联合用于诊断肝癌的AUC均高于单个标志物,其中PIVKA-Ⅱ联合GPC-3诊断的AUC值最高,为0.90(95%CI:0.87~0.92)。单个标志物用于诊断肝癌时,PIVKA-Ⅱ和GPC-3的敏感度相对较高(分别为0.75和0.76),但GPC-3的特异度不如PIVKA-Ⅱ和AFP(AFP、PIVKA-Ⅱ和GPC-3分别为0.87、0.88和0.81);多个标志物联合用于诊断肝癌的敏感度较单个标志物诊断时有所提高,但特异度无明显提高。单个标志物用于诊断肝癌时,PIVKA-Ⅱ的诊断比值比(DOR)最高,为22(95%CI:13~36),其次是GPC-3和AFP;两个标志物联合用于诊断肝癌的DOR均高于单个标志物,其中AFP联合GPC-3诊断的DOR最高,为25(95%CI:9~67);三个标志物联合用于诊断肝癌时的DOR明显降低,为10(95%CI:7~45)。结论:单个标志物用于肝癌诊断时,PIVKA-Ⅱ的诊断价值更高。两种标志物联合能显著提高肝癌诊断的敏感度,三种标志物联合未能进一步提高诊断价值。结合临床实际,推荐AFP联合PIVKA-Ⅱ用于肝癌的诊断。展开更多
文摘目的基于临床特征和CT影像组学特征构建联合模型预测肺结节的生长趋势,评估其预测效能。方法回顾分析201例患者胸部CT图像及临床资料,按一年内肺结节直径增加≥2 mm将患者分为进展组及非进展组。分别各由一位工作经验15年和10年胸部影像诊断医师对肺结节进展进行评估。将所有患者分为训练组和验证组,基于感兴趣区(region of interest,ROI)获取肺结节的影像组学特征并降维筛选出最优组学参数,得到影像组学特征参数分数(Rad-score)。纳入患者的临床资料及Rad-score变量,用二元Logistic回归分别建立临床模型、影像组学特征模型、临床组学联合模型,并分别绘制三个模型的ROC曲线及联合模型的列线图,以评估三个模型对肺结节生长的预测效能,并将联合模型与两位医师评估进行对照研究。结果一级亲属肺癌病史在两组间差异有统计学意义。选择9个最优影像组学特征参数。临床特征模型、影像组学特征模型、联合模型训练组/验证组AUC值分别为0.619/0.667、0.840/0.783、0.864/0.852。高、低年资医师训练组/验证组AUC值分别为0.847/0.832、0.735/0.805,联合模型训练组和验证组AUC值与高年资医师相仿,远高于低年资医师的预测值。结论基于临床特征和CT影像组学特征分数建立的联合模型优于临床特征和影像组学特征模型,预测效能与高年资医师相仿,远高于低年资医师,对预测肺结节的生长趋势具有良好的临床应用价值。
