基于多序列MRI影像组学预测肺腺癌EGFR基因表型

摘要

目的:探讨基于多序列MRI影像组学在预测肺腺癌EGFR基因表型中的应用价值.方法:回顾性分析2015年1月-2018年12月行肺部M RI检查及EGFR基因检测的74例肺腺癌患者的临床、病理和影像资料.对肿瘤标本进行基因检测,证实EGFR突变型32例,野生型42例.MRI序列包括T2 WI、DWI及ADC图.临床资料包括性别、年龄、吸烟史、CEA、Ki-67、位置、最大直径和病理分级.分别在T2 WI、DWI和ADC图上于肿瘤最大截面手动勾画感兴趣区,共提取1404个影像组学特征.然后,利用Student-t检验和基于非线性支持向量机的递归特征消除(SVM-RFE)策略进行特征优选后建立预测模型,并应用受试者工作特征曲线(ROC)评估模型的预测效能.结果:最终选取16个最优纹理特征构建EGFR表型预测模型,其预测EGFR突变型的敏感度为53.1％,特异度为92.9％,符合率为75.7％,曲线下面积(AUC)为0.826.在此基础上进一步联合性别因素构建模型,预测符合率提高到78.9％.结论:基于多序列M RI影像组学方法可在一定程度上预测肺腺癌的EG FR基因表型,为术前肺腺癌患者的个体化风险分层提供参考.