目的探讨基于非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)脑转移瘤T1WI增强影像组学模型预测NSCLC原发灶表皮生长因子受体(epithelial growth factor receptor,EGFR)突变状态的预测价值.材料与方法回顾性分析97例NSCLC脑转移患者治疗前的头颅MRI平扫+增强检查的影像学资料(50例EGFR突变型,47例EGFR野生型),按8:2随机分为训练组和测试组.从T1WI增强的横断位、冠状位、矢状位中提取影像组学特征,依次使用方差选择法(VarianceThreshold)、单变量选择法(SelectKBest)及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)对影像组学特征进行降维及筛选,经过支持向量机(support vector machines,SVM)和逻辑回归(logistic regression,LR)分类器建模后,用5折法进行交叉验证,最后在测试组对预测模型效能进行评估,绘制训练组和测试组受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估预测效能,用DeLong检验比较各模型间的差异.结果T1WI增强横断位、冠状位和矢状位影像组学模型测试组AUC最高分别可达到0.64、0.68和0.80.联合序列模型测试组AUC可达到0.84,其中LR分类器预测效能最佳,训练组AUC、敏感度、特异度和准确率分别为0.86、74％、75％和76％,测试组AUC、敏感

作者：黄锦祥；陈杰云

来源：磁共振成像 2023 年 14卷 11期