CT影像组学特征预测晚期肺腺癌EGFR基因突变的价值研究
【摘要】 目的:探究影像组学特征对于晚期肺腺癌EGFR基因突变状态的预测价值。方法:回顾性分析2013年04月至2019年09月期间青岛大学附属医院收治的339例晚期肺腺癌患者，其中237例作为训练组，102例作为验证组，从患者胸部CT动脉期及静脉期图像中各提取396个影像组学特征。依次应用mRMR和LASSO在训练组进行特征筛选。建立多因素logistic回归预测模型。利用ROC评估模型预测效能并在验证组中进行验证。结果:采用LASSO从动脉期图像中筛选出15个特征建立动脉期预测模型，曲线下面积在训练组中为0.75，在验证组中为0.70。应用LASSO从静脉期图像中筛选出5个特征建立静脉期模型，曲线下面积在训练组中为0.69，在验证组为0.68。将动脉期及静脉期图像中提取的396个特征联合分析，应用LASSO筛选出10个特征建立联合预测模型，曲线下面积在训练组为0.76，在验证组为0.74。结论:基于影像组学特征建立的预测模型对于晚期肺腺癌EGFR突变状态具有较高的预测性能，动脉期影像组学模型的
