CT影像组学联合临床特征模型可术前预测胸腺上皮性肿瘤的Ki-67表达水平

摘要

目的 探讨CT影像组学联合临床特征模型术前预测胸腺上皮性肿瘤（TET）Ki-67表达水平的价值。方法 回顾性分析2015年1月～2024年6月在新疆医科大学第三临床医学院经病理学及免疫组化检查证实为TET的171例患者，按照7∶3的比例随机划分为训练组（n=120）和测试组（n=51）。对所有临床风险因素行Logistic回归分析，建立临床模型。利用ITK-SNAP勾画患者增强胸部CT薄层图像中的感兴趣区，利用Pyradiomics提取影像组学特征，采用Mann-Whitney U检验及LASSO回归进行特征筛选，采用二分类逻辑回归构建预测模型，并使用列线图可视化最佳模型。结果 临床模型、影像组学模型及临床-影像组学联合模型在训练组的曲线下面积分别为0.670、0.867、0.890，测试组的曲线下面积分别为0.632、0.834、0.851。3组模型中临床-影像组学联合模型的预测效能最佳。结论 基于增强CT影像组学特征及临床特征构建的模型在术前预测TET Ki-67表达水平中有一定的价值，且临床-影像组学联合模型优于临床模型及影像组学模型的单一模型。

关键词

胸腺上皮性肿瘤 / 影像组学 / Ki-67