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据统计,在世界范围内,肺癌是癌症相关死亡的主要原因之一。尽管完全切除是早期非小细胞肺癌(NSCLC)的潜在根治性治疗手段,但有30-55%的患者会出现复发。即使是处于同一病理阶段的患者也会有不同的复发和死亡风险,因此临床上很难做出准确的预后评估。虽然病理分期是NSCLC手术切除后预后的最重要预测因素,但有研究表明,肿瘤形态也可能与患者的预后有关。
最近的放射组学研究试图利用计算机断层扫描(CT)图像的定量放射组学特征来预测预后。然而,由于医学图像的质量因重建算法的不同而不同,从这些图像中提取的定量放射学特征也不同。特别是CT图像,放射组学特征因采集参数(如体素大小和重建核)而不同。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究评估了标准化的CT图像在提高放射组学模型进行预后预测方面的性能,为进一步规范化放射组学的使用流程、提高预测准确性提供了数据支持。
本研究共纳入106名NSCLC患者。对于每个病人,分别从标准化和未标准化的CT图像中提取了851个放射学特征。在特征选择之后,用选定的放射学特征和临床特征构建随机森林模型。然后再由79名NSCLC患者组成的测试集中对这些模型进行了外部验证。
使用标准化CT图像的模型比使用未标准化CT图像的模型产生了更好的诊断性能(AUC为0.802 vs 0.702,p = 0.01),该模型在肺腺癌患者中表现特别好(AUC为0.880 vs 0.720,p < 0.01)。
图 选定的三个特征与标准化CT图像的直方图。蓝条代表3年无复发生存率(RFS)的患者。红条代表3年复发或死亡的患者
本研究发现,CT图像标准化后能够识别更多的放射学特征,从而提高了预后模型的预测性能,证明了CT图像标准化对放射学特征提取的重要性。此外,即使使用同样的特征用于预后模型,标准化后的预后预测性能也会得到改善。
原文出处:
Doohyun Park,Daejoong Oh,MyungHoon Lee,et al.Importance of CT image normalization in radiomics analysis: prediction of 3-year recurrence-free survival in non-small cell lung cancer.DOI:10.1007/s00330-022-08869-2
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