基于肺癌CT建立淋巴结转移的诺莫图预测模型研究

发布时间：2021-04-13 12:18

　　目的探讨基于CT影像建立的诺莫图模型在肺癌淋巴结转移预测中的作用。方法回顾性分析了2014—2017年辽宁省肿瘤医院收治的211例恶性肺结节患者的影像和临床资料,其中72例经病理证实存在淋巴结转移。通过提取和筛选肺CT影像组学特征,构建诺模图模型对淋巴结转移进行预测。通过绘制ROC曲线并计算AUC值评估模型的预测能力,使用决策曲线分析评估模型的临床适用性。结果构建的诺莫图模型在训练集和测试集上的AUC分别为0.859（灵敏度为0.810,特异度为0.773）和0.864（灵敏度为0.820,特异度为0.753）,决策曲线表明模型有良好的临床应用价值。结论基于CT图像特征以及相关临床指标构建的诺莫图模型是作为无创预测恶性肺结节淋巴结转移的有效方法。 

【文章来源】：中国医疗设备. 2020,35(05)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

多因素逻辑回归结合CEA和影像组学标签构建的诺莫图模型

经诺莫图模型绘制出ROC曲线，见图2。模型训练集的AUC为0.859（灵感度为0.810，特异度为0.773），测试集AUC为0.864（灵感度为0.820，特异度为0.753），结果表明诺莫图模型在预测肺癌淋巴结转移方面展现出了良好的预测性能。图3所示为诺莫图模型的决策曲线，分析曲线可知当患者发生淋巴结转移的阈概率大于0.06%时，使用诺莫图模型对患者进行淋巴结转移的预测相较另外两种治疗方案（假设所有患者均发生淋巴结转移和假设所有患者均未发生淋巴结转移）而言，能得到更大的净获益。这一结论凸显了诺莫图模型在淋巴结转移预测方面的临床应用价值。图3 诺莫图模型中的决策曲线

诺莫图模型中的决策曲线


本文编号：3135283