目的:探讨基于CT图像的影像组学特征对辨别上行型与下行型鼻咽癌的应用价值。方法:回顾性分析2015年2月至2017年10月在中南大学湘雅医学院附属肿瘤医院行根治性放射治疗前CT定位扫描并获得CT图像的鼻咽癌患者共217例,其中上行型鼻咽癌48...目的:探讨基于CT图像的影像组学特征对辨别上行型与下行型鼻咽癌的应用价值。方法:回顾性分析2015年2月至2017年10月在中南大学湘雅医学院附属肿瘤医院行根治性放射治疗前CT定位扫描并获得CT图像的鼻咽癌患者共217例,其中上行型鼻咽癌48例,下行型鼻咽癌169例。将217例鼻咽癌患者随机分成训练集153例,验证集64例。获取手动分割的鼻咽部大体肿瘤靶区(gross tumor volume in the nasopharynx,GTVnx)为感兴趣区域(region of interest,ROI)。使用IBEX软件提取影像组学特征1300个,采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征选择,结合所选择的特征和临床资料建立支持向量机、随机森林2种分类器,并对其用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)进行验证。结果:从1300个鼻咽癌影像组学特征中筛选出6个特征。在得到的分类器中,随机森林分类器表现出更好的分类性能,其AUC、精确度、敏感度及特异度在训练集分别为0.989,0.941,1.000及0.924,在验证集分别为0.994,0.937,1.000及0.924。结论:基于CT的影像组学特征可以作为分辨上行型与下行型鼻咽癌的有效方法,这些结果为鼻咽癌的精准医疗提供了一定的依据,并可能影响未来鼻咽癌的治疗策略。展开更多
文摘目的:探讨基于CT图像的影像组学特征对辨别上行型与下行型鼻咽癌的应用价值。方法:回顾性分析2015年2月至2017年10月在中南大学湘雅医学院附属肿瘤医院行根治性放射治疗前CT定位扫描并获得CT图像的鼻咽癌患者共217例,其中上行型鼻咽癌48例,下行型鼻咽癌169例。将217例鼻咽癌患者随机分成训练集153例,验证集64例。获取手动分割的鼻咽部大体肿瘤靶区(gross tumor volume in the nasopharynx,GTVnx)为感兴趣区域(region of interest,ROI)。使用IBEX软件提取影像组学特征1300个,采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征选择,结合所选择的特征和临床资料建立支持向量机、随机森林2种分类器,并对其用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)进行验证。结果:从1300个鼻咽癌影像组学特征中筛选出6个特征。在得到的分类器中,随机森林分类器表现出更好的分类性能,其AUC、精确度、敏感度及特异度在训练集分别为0.989,0.941,1.000及0.924,在验证集分别为0.994,0.937,1.000及0.924。结论:基于CT的影像组学特征可以作为分辨上行型与下行型鼻咽癌的有效方法,这些结果为鼻咽癌的精准医疗提供了一定的依据,并可能影响未来鼻咽癌的治疗策略。
