基于术前CT影像组学特征鉴别肺腺癌结节Ki-67表达水平研究

摘要

目的：分析基于术前CT影像组学特征鉴别肺腺癌结节Ki-67的表达水平。方法：回顾性选取2022年1月—2025年4月揭阳?市人民医院的50例经病理证实的肺腺癌结节患者，以10%为界值将患者分为Ki-67高、低表达组。采用多因素Logistic回归分析筛选与Ki-67表达水平相关的CT?影像特征的独立预测因素，并基于上述因素建立CT?影像特征模型，提取肺腺癌结节影像组学特征，并通过最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归算法进行特征筛选并建立影像组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)结合5倍内部交叉验证评估和比较影像组学模型与CT影像特征的鉴别效能。结果：经多因素Logistic回归分析，毛刺征(OR=1.371，P=0.041)和轴位结节最大直径(OR=1.258，P=0.031)可作为评估肺腺癌结节Ki-67表达的独立预测因素。通过LASSO回归选取5种最优影像组学特征子集建立影像组学模型，CT影像特征模型和影像组学特征模型在5折内部交叉验证下的?AUC分别为0.68±0.03、0.82±0.02，?影像组学模型的鉴别效能显著优于CT影像特征(t=8.682，P<0.001)。结论：基于术前CT影像组学特征鉴别肺腺癌结节Ki-67表达水平表现出显著优于传统CT影像特征的诊断效能。

关键词

肺腺癌 / 影像组学 / Ki-67 / 肺结节 / 诊断模型 / 计算机断层扫描