基于CT征象的线列图模型预测纯磨玻璃结节样浸润性肺腺癌的临床研究

发布时间：2020-07-10 18:38

【摘要】：目的:回顾性分析经手术病理证实的肺纯磨玻璃结节(pGGN)CT征象,利用二元logistic回归分析筛选确定浸润性肺腺癌的独立危险因素,并利用独立危险因素构建线列图模型,通过采用组内与组间数据来验证模型的预测效能。方法:回顾性分析收集2015年1月至2018年6月间本地区两家三甲医院经手术病理证实的肺pGGN患者300例,按照3:2的比例随机分为模型训练组(180例)和模型验证组(120例),记录分析患者的一般临床信息、病理类型(浸润前病变或浸润性肺腺癌)以及pGGN的各种CT征象并量化研究,包括患者年龄、性别、病灶的大小、平均CT值、病灶的形状(圆形、类圆形或多角形、不规则形)、边缘(光滑或非光滑)、胸膜凹陷征(无或有)、异常空气支气管征(无或有)、空泡/空腔(无或有)以及病灶与血管之间的关系(分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型)。计数资料利用方差、Fisher确切概率检验分析;计量资料利用独立样本t检验分析;将P0.05的因素作为二元logistic回归分析的输入变量,利用R软件(version 3.5.1以及rms软件包)建立线列图模型,并采用校正曲线验证模型预测效能。采用ROC曲线确定诊断浸润性肺腺癌风险值的最佳临界点。结果:(1)一般资料比较:在模型训练组中,浸润前病变与浸润性肺腺癌患者在病灶的大小(0.74±0.23cm vs 1.22±0.53cm,P=0.000,0.05),平均CT值(-611.71±99.38HU vs-578.65±93.83HU,P=0.028,0.05),病灶的形状(P=0.000,0.05),边缘(P=0.000,0.05),异常空气支气管征(P=0.000,0.05),空泡/空腔(P=0.029,0.05)以及病灶与血管之间的关系(P=0.000,0.05)方面的差异均具有统计学意义,而在患者的性别(P=0.107,0.05)、年龄(57.91±9.93岁vs 57.97±9.80岁,P=0.412,0.05),胸膜凹陷征(P=0.359,0.05)上的差异没有统计学意义。(2)预测危险因素的CT征象:经过二元logistic回归分析结果显示,本组pGGN病灶的大小(OR=76.96,95%CI:11.540-513.286,P=0.000)、平均CT值(OR=1.006,95%CI:1.002-1.011,P=0.005)是预测表现为pGGN样浸润性肺腺癌的独立危险因素。(3)线列图模型诊断效能:利用病灶的大小和平均CT值构建的线列图模型,其组内、组间校正曲线C-指数分别为0.841、0.836;ROC曲线结果显示模型训练组预测的风险值(Risk)最佳临界点为0.5325,AUC为0.841(95%CI:0.785-0.898),敏感度为81.82%,特异性为71.43%;模型验证组预测的风险值(Risk)最佳临界点为0.5404,AUC为0.836(95%CI:0.766-0.907),敏感度为65.15%,特异性为88.89%。结论:(1)对薄层CT上表现为pGGN的多种征象进行综合性评价也有助于较好地鉴别浸润前病变和浸润性肺腺癌,主要征象为病灶大小、平均CT值、病灶形状、边缘、异常空气支气管征、含气样低密度影、病灶与血管之间关系分型等。(2)在薄层CT上pGGN的诸多征象中,病灶的大小和平均CT值是预测表现为pGGN样的浸润性肺腺癌的独立危险因素。(3)基于pGGN病灶的大小和平均CT值构建的线列图模型在预测表现为pGGN样肺腺癌的恶性浸润程度方面,具有很好的诊断效能,具有良好的临床应用前景。
【学位授予单位】：大连大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R730.44;R734.2
【图文】：

图 2.1 模型训练组中病灶大小和平均 CT 值鉴别浸润前病变与浸润性肺腺癌效能Fig.2.1 The ROC of lesion lesion and mean CT value for differentiating IPA from preinvasivein the development cohort图 A：病灶大小鉴别两者的 ROC 的曲线图，最佳临界点是 0.93cm，其曲线下的面积 AUC 为敏感度为67.27%，特异性为82.86%；图B：平均CT值鉴别两者的ROC曲线图，最佳临界点是-6其 AUC 为 0.60，敏感度为 70.91%，特异性为 48.57%。2.3 线列图模型的建立以及其诊断效能经过二元 logistic 回归分析显示，病变大小和平均 CT 值从 7 个变量中选出为pGGN 浸润性肺腺癌独立危险因素，依此构建线列图模型如下图（图 2.2）。根图，每个变量在 0 到 100 的刻度上给出一定的分数。总分为病变大小和平均 CT 数之和，根据总分数投射到风险评分轴上的位置进行恶性浸润性预测，总分数越着浸润性肺腺癌的风险越低。该线列图对于内部验证数据（训练组）的 C-指数为 0.841 [95％CI：0.785-0.89A B

图 2.2 线列图模型预测肺 pGGN 样浸润性肺腺癌的风险度Fig.2.2 Nomogram predict the risk of IPA in pure GGN图 2.3 线列图模型校正曲线Fig.2.3 The calibration curves for nomogramA B

- 10 -图 2.3 线列图模型校正曲线Fig.2.3 The calibration curves for nomogramX 轴是用线列图模型计算出的预测能力，Y 轴是观察者预测能力，线列图模型预测结果最佳态是斜率为 45°的虚线。图 A：内部验证曲线（训练组），红色线表示通过线列图模型预测的结与最佳的虚线相贴近，黑色线代表经过重复 1000 次校正，计算得到 C-指数为 0.841，具有较好断的效能；图 B：外部验证曲线（验证组），红色线代表通过线列图模型预测的结果，计算得指数为 0.836，亦具有较好的诊断的效能。A B

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本文编号：2749302