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期刊
2023年
第12期
影像研究

【摘要】目的:探讨基于胸部 CT 平扫纹理特征预测肺癌 Ki-67 表达水平的可行性。方法:回顾性收集 2021 年 1 月—2022 年 10 月在济宁 市第三人民医院病理诊断为肺癌的患者,将肺癌患者进行 Ki-67 表达水平检查的患者纳入研究。将 Ki-67 高表达分为 A 组(n=47),Ki-67 低 表达分为 B 组(n=30),比较 2 组患者 CT 图像纹理特征值、临床数据,采用二元 logistics 回归分析,筛选出预测 Ki-67 高低表达的独立风险 因素并建立模型。对独立风险因素与 logistics 预测模型进行受试者工作特征(ROC)曲线分析诊断效能。结果:两组患者年龄、性别、癌胚 抗原差异均无统计学意义(P > 0.05)。使用 MaZda 中内置的最小分类误差与最小平均相关系数法降为后获得 4 个纹理特征。二元 logistics 回归方程示 FrequencySize(频率大小)Compactness(致密度)、 HaraEntroy(原始熵)为预测非小细胞肺癌 Ki-67 表达高低的独立分析因素, Logit(P)=1.713+ HaraEntroy×4.253+ FrequencySize×0.124+ Compactness×1.356,Logit(P)的 ROC 曲线下面积为 0.897,取阈值为 4.335 时,灵敏度及特异度分别为 91.2%、86.7%。结论:基于胸部 CT 平扫图像纹理特征能预测肺癌 Ki-67 表达程度,可为评估肺癌增殖程度和治 疗预后提供无创性检测手段。


【关键词】Ki-67 表达;肺癌;预测模型

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