目的探讨基于放射组学特征,预测Ⅲ期不可手术切除无驱动基因表达的肺腺癌的放射治疗疗效。方法收集2018年1月~2019年12月哈尔滨医科大学附属肿瘤医院接受肺部病灶局部放疗的153例Ⅲ期不可手术切除,无驱动基因表达的肺腺癌患者数据。在放疗前和放疗后,所有患者都接受增强CT扫描各一次。根据病灶治疗前后的变化,将患者分为治疗反应组(108例)和治疗无反应组(45例)。勾画感兴趣区域(regions of interest,ROI),用radiomics数据包对感兴趣区域进行特征提取。通过降维和回归分析选择出有效的放射学特征。进行20次分层10倍交叉验证评估模型性能。计算曲线下面积(area under curve,AUC),预测治疗反应。结果从灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)中提取5个有效特征,利用Logistic回归模型进行分类。在治疗反应组队列中,AUC为0.869(92%置信区间[CI]:0.775~0.918),敏感性为0.758,特异性为0.912。治疗无反应组队列中,AUC为0.750(92%CI:0.521~0.775),敏感性为0.521,特异性为0.798。结论基于深度学习方法提取影像组学特征可预测Ⅲ期不可手术切除无驱动基因表达的肺腺癌放射治疗疗效。
