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联合瘤内及瘤周异质性的MRI影像组学预测高级别胶质瘤原位复发空间模式的价值
1
作者
王瀚苇
曾琳岚
+6 位作者
赵咪咪
李轩
谢欢
李晓光
易良
吴毅
王舒楠
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第14期1577-1586,共10页
目的建立并验证基于瘤内及瘤周异质性的多模态MRI影像组学模型,预测高级别胶质瘤(high-grade gliomas,HGGs)原位复发空间模式。方法回顾性分析陆军特色医学中心2012-2021年采用最大范围安全切除并术后放疗联合替莫唑胺治疗后原位复发的H...
目的建立并验证基于瘤内及瘤周异质性的多模态MRI影像组学模型,预测高级别胶质瘤(high-grade gliomas,HGGs)原位复发空间模式。方法回顾性分析陆军特色医学中心2012-2021年采用最大范围安全切除并术后放疗联合替莫唑胺治疗后原位复发的HGGs患者临床及影像资料。2名放射科医师通过连续性随访MRI资料独立评估HGGs原位复发空间模式,分为切除腔内复发和切除腔外复发。采用完全随机法将患者按7∶3的比例分为训练集与验证集。在训练集中采用Pearson或Spearman相关性分析以及最小绝对收缩与选择算子分析,对瘤内及瘤周影像组学特征进行筛选及影像组学评分计算。采用Logistic回归分析建立影像组学模型,利用校准图、Hosmer-Lemeshow检验和受试者操作特征曲线下面积(AUC)评估模型效能,并在验证集中进行验证。结果本研究共纳入121例原位复发HGGs患者,其中切除腔内复发组54例,切除腔外复发组67例,按7∶3的比例分为训练集(n=84)和验证集(n=37)。在训练集中,切除腔外复发组的影像组学评分为0.424(0.278,0.573),高于切除腔内复发组[-0.030(-0.226,0.248),P<0.001]。同时,验证集中切除腔外复发组的影像组学评分[0.369(0.258,0.487)]高于切除腔内复发组[0.277(0.103,0.322),P=0.033]。通过Logistic回归分析建立的影像组学模型具有良好的校准效果,在预测原位复发空间模式方面表现良好,训练集AUC值为0.844(95%CI:0.749~0.914),验证集AUC值为0.706(95%CI:0.534~0.844)。结论联合瘤内及瘤周异质性的多模态影像组学模型可预测HGGs原位复发的空间模式,为HGGs的个体化治疗提供依据。
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关键词
胶质瘤
影像组学
瘤内
瘤周
复发
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职称材料
基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态
2
作者
杨涛涛
王显棋
+5 位作者
陈灿灿
闫婉莹
王大为
熊坤林
孙志远
陈伟
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第8期847-857,共11页
目的 探究基于胸部CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的预测价值。方法 采用病例对照研究的方法,收集2013年1月至2023...
目的 探究基于胸部CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的预测价值。方法 采用病例对照研究的方法,收集2013年1月至2023年10月3家医疗中心放射科1 070名NSCLC患者的临床信息和CT图像。其中陆军军医大学第一附属医院719名NSCLC患者按照7∶3的比例随机分成训练集、内部验证集;东部战区总医院173名患者、陆军特色医学中心178名患者分别作为外部验证集1、外部验证集2。使用最小绝对收缩和选择算子回归筛选最佳影像组学特征,构建影像组学模型;以单因素及多因素Logistic回归筛选EGFR突变相关的临床特征,构建临床模型;联合影像组学特征及临床特征构建综合模型。3种分类模型均采用随机森林(random forest,RF)的机器学习方法进行建模。采用曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度和特异度评价模型预测效能。绘制校正曲线以评估综合模型的拟合优度,决策曲线评估模型的临床应用价值。结果 影像组学模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2中的AUC值分别为0.762 4(95%CI:0.692 4~0.825 1)、0.745 4(95%CI:0.671 1~0.814 3)和0.724 7(95%CI:0.639 7~0.801 6);临床预测模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.6917(95%CI:0.6279~0.7576)、0.6525(95%CI:0.5767~0.7291)和0.7792(95%CI:0.712 5~0.847 3);基于临床特征和影像组学特征构建的综合模型预测效能值最佳,其在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.818 0(95%CI:0.757 7~0.874 3)、0.782 4(95%CI:0.7031~0.848 2)和0.796 6(95%CI:0.718 1~0.868 6)。校准曲线提示综合模型拟合度较好,决策曲线提示综合模型具有较好的净收益。结论 结合胸部CT影像组学特征与临床特征构建的综合模型在预测NSCLC EGFR基因突变的多中心数据集中表现出更好的预测性能,有助于帮助临床制定治疗策略。
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关键词
非小细胞肺癌
影像组学
临床特征
表皮生长因子受体
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职称材料
题名
联合瘤内及瘤周异质性的MRI影像组学预测高级别胶质瘤原位复发空间模式的价值
1
作者
王瀚苇
曾琳岚
赵咪咪
李轩
谢欢
李晓光
易良
吴毅
王舒楠
机构
陆军
特色
医学
中心
(
第三军医大学
大坪
医院
)
放射科
陆军
特色
医学
中心
(
第三军医大学
大坪
医院
)神经外科
陆军
军医大学
(
第三军医大学
)生物
医学
工程与影像
医学
系数字
医学
教研室
出处
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第14期1577-1586,共10页
基金
重庆市科卫联合医学科研项目(2025QNXM014)
陆军军医大学临床医学科研项目(2023XLC15)
重庆市影像医学与核医学临床研究中心科技计划项目(CSTC2015YFPT-gcjsyjzx0175)。
文摘
目的建立并验证基于瘤内及瘤周异质性的多模态MRI影像组学模型,预测高级别胶质瘤(high-grade gliomas,HGGs)原位复发空间模式。方法回顾性分析陆军特色医学中心2012-2021年采用最大范围安全切除并术后放疗联合替莫唑胺治疗后原位复发的HGGs患者临床及影像资料。2名放射科医师通过连续性随访MRI资料独立评估HGGs原位复发空间模式,分为切除腔内复发和切除腔外复发。采用完全随机法将患者按7∶3的比例分为训练集与验证集。在训练集中采用Pearson或Spearman相关性分析以及最小绝对收缩与选择算子分析,对瘤内及瘤周影像组学特征进行筛选及影像组学评分计算。采用Logistic回归分析建立影像组学模型,利用校准图、Hosmer-Lemeshow检验和受试者操作特征曲线下面积(AUC)评估模型效能,并在验证集中进行验证。结果本研究共纳入121例原位复发HGGs患者,其中切除腔内复发组54例,切除腔外复发组67例,按7∶3的比例分为训练集(n=84)和验证集(n=37)。在训练集中,切除腔外复发组的影像组学评分为0.424(0.278,0.573),高于切除腔内复发组[-0.030(-0.226,0.248),P<0.001]。同时,验证集中切除腔外复发组的影像组学评分[0.369(0.258,0.487)]高于切除腔内复发组[0.277(0.103,0.322),P=0.033]。通过Logistic回归分析建立的影像组学模型具有良好的校准效果,在预测原位复发空间模式方面表现良好,训练集AUC值为0.844(95%CI:0.749~0.914),验证集AUC值为0.706(95%CI:0.534~0.844)。结论联合瘤内及瘤周异质性的多模态影像组学模型可预测HGGs原位复发的空间模式,为HGGs的个体化治疗提供依据。
关键词
胶质瘤
影像组学
瘤内
瘤周
复发
Keywords
glioma
radiomics
intratumoral
peritumoral
recurrence
分类号
R181.23 [医药卫生—流行病学]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R730.264 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态
2
作者
杨涛涛
王显棋
陈灿灿
闫婉莹
王大为
熊坤林
孙志远
陈伟
机构
陆军
军医大学
(
第三军医大学
)第一附属
医院
放射科
推想医疗科技股份有限公司
陆军
特色
医学
中心
(
第三军医大学
大坪
医院
)
放射科
东部战区总
医院
放射
诊断科
出处
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025年第8期847-857,共11页
基金
重庆市科卫联合重点项目(2023ZDXM008)。
文摘
目的 探究基于胸部CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的预测价值。方法 采用病例对照研究的方法,收集2013年1月至2023年10月3家医疗中心放射科1 070名NSCLC患者的临床信息和CT图像。其中陆军军医大学第一附属医院719名NSCLC患者按照7∶3的比例随机分成训练集、内部验证集;东部战区总医院173名患者、陆军特色医学中心178名患者分别作为外部验证集1、外部验证集2。使用最小绝对收缩和选择算子回归筛选最佳影像组学特征,构建影像组学模型;以单因素及多因素Logistic回归筛选EGFR突变相关的临床特征,构建临床模型;联合影像组学特征及临床特征构建综合模型。3种分类模型均采用随机森林(random forest,RF)的机器学习方法进行建模。采用曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度和特异度评价模型预测效能。绘制校正曲线以评估综合模型的拟合优度,决策曲线评估模型的临床应用价值。结果 影像组学模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2中的AUC值分别为0.762 4(95%CI:0.692 4~0.825 1)、0.745 4(95%CI:0.671 1~0.814 3)和0.724 7(95%CI:0.639 7~0.801 6);临床预测模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.6917(95%CI:0.6279~0.7576)、0.6525(95%CI:0.5767~0.7291)和0.7792(95%CI:0.712 5~0.847 3);基于临床特征和影像组学特征构建的综合模型预测效能值最佳,其在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.818 0(95%CI:0.757 7~0.874 3)、0.782 4(95%CI:0.7031~0.848 2)和0.796 6(95%CI:0.718 1~0.868 6)。校准曲线提示综合模型拟合度较好,决策曲线提示综合模型具有较好的净收益。结论 结合胸部CT影像组学特征与临床特征构建的综合模型在预测NSCLC EGFR基因突变的多中心数据集中表现出更好的预测性能,有助于帮助临床制定治疗策略。
关键词
非小细胞肺癌
影像组学
临床特征
表皮生长因子受体
Keywords
non-small cell lung cancer
radiomics
clinical characteristics
epidermal growth factor receptor
分类号
R394.3 [医药卫生—医学遗传学]
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合瘤内及瘤周异质性的MRI影像组学预测高级别胶质瘤原位复发空间模式的价值
王瀚苇
曾琳岚
赵咪咪
李轩
谢欢
李晓光
易良
吴毅
王舒楠
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌EGFR突变状态
杨涛涛
王显棋
陈灿灿
闫婉莹
王大为
熊坤林
孙志远
陈伟
《陆军军医大学学报》
北大核心
2025
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