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CT影像组学在非小细胞肺癌病理分级中的应用

唐聪聪 陈艾琪 曹胜男 李伟 李想 杜小萌 马宜传

引用本文:
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CT影像组学在非小细胞肺癌病理分级中的应用

    作者简介: 唐聪聪(1996-), 男, 硕士研究生
    通讯作者: 马宜传, 57688754@qq.com
  • 基金项目:

    安徽省中央引导地方科技发展资金项目 2020b07030008

  • 中图分类号: R734.2; R445

Application of CT radiomics in the pathological grading of non-small cell lung cancer

    Corresponding author: MA Yi-chuan, 57688754@qq.com
  • CLC number: R734.2; R445

  • 摘要: 目的探讨CT影像组学在非小细胞肺癌(NSCLC)病理分级中的应用价值。方法回顾性分析67例经病理证实为NSCLC病人资料,其中Ⅰ级7例,Ⅱ级39例,Ⅲ级21例,依据非小细胞肺癌的分化程度、异型性、核分裂象的多少,将Ⅰ、Ⅱ级归为低级别组(46例),Ⅲ级归为高级别组(21例)。将病人按照5∶1的比例随机分为训练组56例,验证组11例,选取病灶最大径层面进行感兴趣区(ROI)的勾画,建立预测模型,通过绘制受试者操作特征曲线(ROC), 计算ROC曲线下面积(AUC), 评价影像组学特征在NSCLC病理分级中的应用价值。结果CT影像组学模型共提取了1 878个影像组学特征,采用SVM对特征的重要性进行评估,最终降维得到20个特征维度;训练组中AUC值为0.851,准确率为80.35%;测试组中AUC为0.833,准确率为90.90%。结论CT影像组学可通过分析各种影像特征对术前NSCLC病理分级进行预判。
  • 图 1  不同病理分级NSCLC能谱CT平扫图像

    图 2  SVM分类预测模型的20个特征

    图 3  ROC曲线图

    图 4  5折交叉模型验证结果图

    表 1  CT影像组学模型对NSCLC病理分级的诊断效果

    分组 AUC(95%CI) 特异度/% 敏感度/% 准确率/% P
    训练组 0.851(0.68~1.00) 92.31 70.59 80.35 < 0.01
    测试组 0.833(0.28~1.00) 85.20 71.35 90.90 >0.05
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  • [1] 王大鹏, 杨晓光, 赵磊, 等. 基于CT的影像组学分析在鉴别肺鳞癌与肺腺癌中的应用[J]. 临床放射学杂志, 2019, 38(11): 2055.
    [2] 吴琪燕, 边革元, 程绘珺, 等. 肺腺癌预后因素及血清肿瘤标记物的诊断效能[J]. 昆明医科大学学报, 2020, 41(9): 32.
    [3] CARRETTA A, BANDIERA A, MURIANA P, et al. Prognostic role of positron emission tomography and computed tomography parameters in stage Ⅰ lung adenocarcinoma[J]. Radiol Oncol, 2020, 54(3): 278. doi: 10.2478/raon-2020-0034
    [4] 王锐, 马彩玲, 胡久丽, 等. 肺腺癌CT表现与病理分级的相关性研究[J]. 影像科学与光化学, 2022, 40(2): 306.
    [5] 张莹, 傅奕铖, 余烨, 等. 基于2011及2020年版病理分级系统双层探测器光谱CT评估实性肺腺癌病理分级的价值[J]. 中华放射学杂志, 2022, 56(6): 623.
    [6] 李健维, 杨昭, 王小雷, 等. CT影像组学联合临床特征在预测肺腺癌EGFR突变中的价值[J]. 蚌埠医学院学报, 2021, 46(8): 1103.
    [7] DONG H, YIN L, CHEN L, et al. Establishment and validation of a radiological-radiomics model for predicting high-grade patterns of lung adenocarcinoma less than or equal to 3 cm[J]. Front Oncol, 2022, 12: 964322.
    [8] CHEN X, FANG M, DONG D, et al. A radiomics signature in preoperative predicting degree of tumor differentiation in patients with non-small cell lung cancer[J]. Acad Radiol, 2018, 25(12): 1548.
    [9] NASIM F, SABATH BF, EAPEN GA. Lung cancer[J]. Med Clin North Am, 2019, 103(3): 463.
    [10] JONNA S, SUBRAMANIAM DS. Molecular diagnostics and targeted therapies in non-small cell lung cancer (NSCLC): an update[J]. Discov Med, 2019, 27(148): 167.
    [11] BENSON JC, RAJENDRAN K, LANE JI, et al. A new frontier in temporal bone imaging: photon-counting detector CT demonstrates superior visualization of critical anatomic structures at reduced radiation dose[J]. AJNR Am J Neuroradiol, 2022, 43(4): 579.
    [12] YASUKAWA M, OHBAYASHI C, KAWAGUCHI T, et al. Analysis of histological grade in resected lung-invasive adenocarcinoma[J]. Anticancer Res, 2019, 39(3): 1491.
    [13] NICHOLSON AG, CHANSKY K, CROWLEY J, et al. The international association for the study of lung cancer lung cancer staging project: proposals for the revision of the clinical and pathologic staging of small cell lung cancer in the forthcoming eighth edition of the TNM classification for lung cancer[J]. J Thorac Oncol, 2016, 11(3): 300.
    [14] ASAMURA H, CHANSKY K, CROWLEY J, et al. The international association for the study of lung cancer lung cancer staging project: proposals for the revision of the N descriptors in the forthcoming 8th edition of the TNM classification for lung cancer[J]. J Thorac Oncol, 2015, 10(12): 1675.
    [15] DAVNALL F, YIP CS, LJUNGQVIST G, et al. Assessment of tumor heterogeneity: an emerging imaging tool for clinical practice?[J]. Insights Imaging, 2012, 3(6): 573.
    [16] 傅圆圆, 侯润萍, 傅小龙. 基于胸部CT预测早期非小细胞肺癌淋巴道或血道转移风险的研究进展[J]. 中国癌症杂志, 2022, 32(4): 343.
    [17] 杨玉玲, 谭明瑜, 马伟玲, 等. 基于CT的三维影像组学在预测肺腺癌病理分化程度的价值[J]. 临床放射学杂志, 2021, 40(12): 2297.
    [18] 陈欢, 梁明柱, 雷益, 等. 含瘤周移行带影像组学模型预测肺腺癌病理分级[J]. 放射学实践, 2020, 35(4): 478.
    [19] 尹娣, 陈国丹, 盛玉瑞, 等. 常规MRI联合扩散峰度成像的影像组学模型对脑胶质瘤分级的预测[J]. 中国中西医结合影像学杂志, 2022, 20(2): 117.
    [20] LU L, EHMKE RC, SCHWARTZ LH, et al. Assessing agreement between radiomic features computed for multiple CT imaging settings[J]. PLoS One, 2016, 11(12): e0166550.
    [21] 崔效楠, 刘颖, 叶兆祥, 等. 影像组学特征对肺纯磨玻璃结节侵袭性腺癌与非侵袭性腺癌的鉴别价值[J]. 国际医学放射学杂志, 2018, 41(4): 375.
    [22] 单文莉, 柏根基, 孔丹, 等. 基于常规CT图像应用影像组学模型预测浸润性肺腺癌不同分化程度的价值[J]. 临床放射学杂志, 2020, 39(6): 1095.
  • [1] 方园谢军章俊强徐从景 . 非小细胞肺癌病人PD-L1表达与临床及影像学特征关系. 蚌埠医学院学报, 2021, 46(7): 878-883. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2021.07.010
    [2] 刘德顺徐鹤王小雷杨昭李伟刘浩谢宗玉 . CT影像组学在预测非小细胞肺癌淋巴结转移中的价值. 蚌埠医学院学报, 2021, 46(9): 1239-1243, 1247. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2021.09.023
    [3] 燕翠芳李阳赵楠楠张舒妮杨静茹李淑华谢宗玉 . 基于CT影像和临床特征的列线图模型预测NSCLC的EGFR突变状态. 蚌埠医学院学报, 2023, 48(12): 1714-1721. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2023.12.021
    [4] 于娟谢宗玉陈艾琪陈路刘浩马宜传 . 基于mp-MRI影像组学预测前列腺癌Gleason分级的价值探讨. 蚌埠医学院学报, 2022, 47(12): 1729-1732. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2022.12.025
    [5] 李想陈艾琪曹胜男李伟唐聪聪杜小萌马宜传 . 双能量CT虚拟平扫结合影像组学在诊断肺鳞状细胞癌与肺腺癌中的价值. 蚌埠医学院学报, 2023, 48(11): 1562-1565. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2023.11.018
    [6] 王祥芝张书海徐敏汤晓敏刘浩谢宗玉 . 多模态影像组学预测肿块型乳腺癌术前淋巴结转移的价值. 蚌埠医学院学报, 2021, 46(5): 652-656. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2021.05.024
    [7] 陈路陈艾琪刘浩于娟高之振谢宗玉 . 磁共振影像组学在鉴别中低危和高危前列腺癌中的应用. 蚌埠医学院学报, 2022, 47(1): 90-93, 98. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2022.01.023
    [8] 王玲玲李程辉杨丽汤晓敏朱芸谢宗玉赵楠楠 . 基于钼靶影像组学列线图预测乳腺癌Her-2表达状态. 蚌埠医学院学报, 2023, 48(10): 1421-1426. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2023.10.021
    [9] 陈艾琪谢宗玉刘浩曹胜男于娟陈路张书海王小雷马宜传 . 多参数MRI影像组学在鉴别诊断T3a与T3b期前列腺癌中的价值. 蚌埠医学院学报, 2022, 47(5): 652-655. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2022.05.024
    [10] 张慧赵楠楠朱芸张舒妮李阳杨静茹汤晓敏杨丽王玲玲谢宗玉 . 基于DCE-MRI影像组学列线图预测乳腺浸润性导管癌PD-L1表达状态的研究. 蚌埠医学院学报, 2023, 48(8): 1090-1097. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2023.08.017
    [11] 郭晓峰李保军谢家声杨鲲鹏余鹏飞周笠胡长虹李丹丹孟东亮 . SPINK1和Vimentin在非小细胞肺癌中的表达及意义. 蚌埠医学院学报, 2020, 45(2): 211-214. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2020.02.020
    [12] 徐敏马宜传张书海王祥芝汤晓敏杨丽刘浩谢宗玉 . 基于双模态MRI影像组学术前预测浸润性乳腺癌腋窝淋巴结转移. 蚌埠医学院学报, 2021, 46(12): 1763-1767. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2021.12.031
    [13] 柳雯周兰杨小迪 . 中医辨证维持疗法对晚期非小细胞肺癌生存质量及生存期的影响. 蚌埠医学院学报, 2019, 44(6): 712-716. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2019.06.004
    [14] 赵小兰程燕熊洪 . 非小细胞肺癌老年病人PICC围置管期的综合护理干预应用效果. 蚌埠医学院学报, 2022, 47(2): 268-270. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2022.02.031
    [15] 解华刘宏杰舒桂君 . 安罗替尼胶囊联合长春瑞滨软胶囊治疗晚期非小细胞肺癌的临床观察. 蚌埠医学院学报, 2021, 46(8): 1045-1049,1053. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2021.08.014
    [16] 胡嵩张岩巍孙贝贝 . IL-10对miRNA-125b表达和非小细胞肺癌细胞增殖与凋亡的影响. 蚌埠医学院学报, 2017, 42(7): 848-851. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2017.07.003
    [17] 张磊 . 电视胸腔镜手术对非小细胞肺癌病人近期疗效及并发症的影响. 蚌埠医学院学报, 2018, 43(4): 513-514. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2018.04.026
    [18] 郑连喜邓超何平屈敏 . 重组人血管内皮抑制素注射液联合EP化疗、调强放疗对晚期非小细胞肺癌病人的影响. 蚌埠医学院学报, 2020, 45(8): 1013-1016, 1019. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2020.08.006
    [19] 魏东辛运超刘博李彦明郝雁冰 . pN0期非小细胞肺癌VEGF、Ki-67、p53表达与淋巴结微转移的相关性. 蚌埠医学院学报, 2023, 48(5): 586-589. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2023.05.007
    [20] 计海芬罗锐陈彧 . 血清肿瘤标志物与非小细胞肺癌中表皮生长因子受体基因突变的相关性研究. 蚌埠医学院学报, 2022, 47(6): 806-810. doi: 10.13898/j.cnki.issn.1000-2200.2022.06.026
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-02-04
  • 录用日期:  2022-11-21
  • 刊出日期:  2023-06-15

CT影像组学在非小细胞肺癌病理分级中的应用

    通讯作者: 马宜传, 57688754@qq.com
    作者简介: 唐聪聪(1996-), 男, 硕士研究生
  • 1. 蚌埠医学院 研究生院,安徽 蚌埠 233030
  • 2. 蚌埠医学院第一附属医院 放射科,安徽 蚌埠 233004
  • 3. 蚌埠医学院第一附属医院 呼吸与危重症医学科,安徽 蚌埠 233004
  • 4. 安徽省呼吸系统疾病(肿瘤)临床医学研究中心,安徽 蚌埠 233004
基金项目:  安徽省中央引导地方科技发展资金项目 2020b07030008

摘要: 目的探讨CT影像组学在非小细胞肺癌(NSCLC)病理分级中的应用价值。方法回顾性分析67例经病理证实为NSCLC病人资料,其中Ⅰ级7例,Ⅱ级39例,Ⅲ级21例,依据非小细胞肺癌的分化程度、异型性、核分裂象的多少,将Ⅰ、Ⅱ级归为低级别组(46例),Ⅲ级归为高级别组(21例)。将病人按照5∶1的比例随机分为训练组56例,验证组11例,选取病灶最大径层面进行感兴趣区(ROI)的勾画,建立预测模型,通过绘制受试者操作特征曲线(ROC), 计算ROC曲线下面积(AUC), 评价影像组学特征在NSCLC病理分级中的应用价值。结果CT影像组学模型共提取了1 878个影像组学特征,采用SVM对特征的重要性进行评估,最终降维得到20个特征维度;训练组中AUC值为0.851,准确率为80.35%;测试组中AUC为0.833,准确率为90.90%。结论CT影像组学可通过分析各种影像特征对术前NSCLC病理分级进行预判。

English Abstract

  • 肺癌是高发病率和高死亡率的恶性肿瘤,非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)约占所有肺癌的85%,5年生存率约为15%[1-3]。NSCLC病理分级可分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级[4-5],依据NSCLC的分化程度、异型性、核分裂象的多少,将Ⅰ、Ⅱ级归为低级别组,Ⅲ级归为高级别组。以往肺癌的筛查方法多种多样,包括支气管镜、穿刺活检、术前确诊等。这些方法具有一定损害性且复杂繁琐,且在术前进行肿瘤穿刺可能会导致出血、感染以及肿瘤细胞向周围播散的可能。同时这些技术是有限的, 它们需要活检或侵入性手术来提取和分析肿瘤组织的一小部分,缺乏对肿瘤完整性的表述[6]。目前,影像组学具有鉴别病理分级的能力,定量分析这些参数可以为病理分级提供一种高效、无创的方法[7]。常用的影像检查方式包括X线平片、CT等。X线平片常用于肺癌的筛查,由于X线密度分辨率较低,易造成肺小结节的误诊或漏诊。对于肺部可疑病变,会进一步采用CT检查,CT检查密度分辨率较高,清楚显示病灶的位置、大小、边缘及密度等直接征象,但对于病理分级的诊断能力尚不足,且检查费用较高,辐射性较强。与上述检查方式相比,256排Revolution CT扫描机可很大程度上减少病人受到的辐射剂量,提高肺小结节的检出率,经能谱CT的后处理,可实现多参数成像,在病理分级的判断上具有更高的应用价值。影像组学是一种新的研究方法,可高通量地获取和分析大量描述肿瘤特征的影像特征,并在解析相关肿瘤的病理分级中发挥重要作用[8]。故本文对CT影像组学在NSCLC病理分级中的应用价值进行研究,现作报道。

    • 收集蚌埠医学院第一附属医院2018年6月至2021年1月67例经病理证实为NSCLC且病理分级明确的病人临床资料,纳入标准: (1)入院前未接受任何治疗;(2)接受能谱CT平扫(管电压为70 kVp及120 kVp);(3)病灶的实性部分较大且足够测量;(4)经病理活检已确定病理分级。排除标准: (1)所获得的影像图像质量差或存在运动伪影、病人影像资料不全;(2)NSCLC伴有阻塞性肺部炎症及肺结核;(3)病灶中有较大的囊变坏死、空洞干扰实性部分的测量。67例病人中低级别组(病理分级Ⅰ、Ⅱ级)共46例,Ⅰ级7例,Ⅱ级39例,男29例,女17例,年龄47~82岁,平均(64.92±8.74)岁;高级别组(病例分级Ⅲ级)21例,男13例,女8例,年龄42~76岁,平均(63.79±7.99)岁。2组在年龄和性别方面均具有可比性。

    • 采用美国通用电器(GE)公司生产的256排Revolution CT对所有病人进行胸部平扫,扫描前确认病人有无相应的检查禁忌证,同时对病人进行常规的呼吸训练。检查时病人需仰卧,双臂上举,自胸廓上口到足侧进行扫描,使肺部病灶完全被扫描到。

      能谱CT扫描条件为: 管电压瞬时切换70 kVp、120 kVp, 管电流最大限值为630 mA, 自动毫安技术以0.5 ms瞬时切换,层厚及层距均为5 mm,准直宽度为0.625×64,螺距为0.984,窗宽400 Hu,窗位40 Hu。应用能谱CT的成像模式,将扫描获得的单能量图像行0.625 mm薄层重建,并传至ADW4.7工作站,所有病人的CT图像以DICOM格式从工作站导出。

    • 由2名具有3年以上工作经历的放射科医生从PACS上筛选图像,意见不一致时由第三名高年资主任医师决定。将经过后处理技术后获得的层厚和层距都为0.625 ms的影像图像上传至达尔文智能科研平台上(http://122.115.38.132:7043/manage/project-manage),由2名高年资放射科医生进行双盲法手动进行感兴趣区(ROI)的勾画,进行勾画时要注意避开明显的血管支气管影、坏死、钙化、空洞及肺不张等,尽量选取图像中ROI的最大层面进行勾画,勾画时尽量包括肿瘤的边界(见图 1)。通过达尔文智能科研平台(http://122.115.38.132:7043/manage/project-manage)共提取1 878个影像组学特征,通过最大最小值归一化将每一维度特征曲线拉伸到指定的区间内用于对原始的特征向量进行拉伸、标准化或者归一化操作。以支持向量机构建影像组学模型,绘制ROC曲线评估模型诊断效果,P < 0.05认为差异有统计学意义。

      图  1  不同病理分级NSCLC能谱CT平扫图像

    • 采用t检验和χ2检验,通过绘制受试者操作特征曲线(ROC), 计算曲线下面积(AUC), 评价影像组学特征在NSCLC病理分级中的应用价值。

    • 将67例病人按照5∶1的比例随机分为训练组56例,验证组11例,通过达尔文智能科研平台在CT图像上共提取1 878个影像组学特征,经过第一次降维获得1 871个特征维度,通过最大值归一化、最优特征筛选(百分比)及支持向量机对特征进行筛选,该组影像组学模型提取出的特征标签见图 2。联合模型筛选出20个影像组学特征,以支持向量机构建影像组学模型,绘制ROC曲线评估模型诊断效果(见图 3表 1)。对建立的影像组学特征进行分析,结果显示训练组CT影像组学模型在NSCLC病理分级间的差异具有统计学意义(P < 0.01)。同时采用5折交叉实验评估预测模型和实际的理论频数分布是否相符,结果见图 4

      图  2  SVM分类预测模型的20个特征

      图  3  ROC曲线图

      分组 AUC(95%CI) 特异度/% 敏感度/% 准确率/% P
      训练组 0.851(0.68~1.00) 92.31 70.59 80.35 < 0.01
      测试组 0.833(0.28~1.00) 85.20 71.35 90.90 >0.05

      表 1  CT影像组学模型对NSCLC病理分级的诊断效果

      图  4  5折交叉模型验证结果图

    • 肺癌是最常见的恶性肿瘤之一,在我国发病率及死亡率呈逐年上升趋势,并居各类恶性肿瘤首位[9-10]。NSCLC的组织学分级可表现其恶性程度[11-12],一般来说NSCLC依其分化程度、异型性、核分裂象多少等作为主要的分级依据,多项研究[13-15]证明肿瘤的分化程度越差,其恶性程度越高,生物学侵袭行为和治疗抵抗力就越强,更易发生坏死及淋巴结转移,病人的预后及生存率就越低。因此早发现、早诊断、早治疗对提高NSCLC病人生存率至关重要。病理活检常是确定NSCLC病理分级的金标准,但由于侵入性的检测方法,不仅费用昂贵,取样的偏差且有创,给病人增加身体负担,因此,术前影像学手段确定病理分级,将更有利于临床医生作出适合病人个体情况的治疗方式。作为非侵入性、精准的检查方法,影像组学通过转换图像中灰度亮度值获取病变组织的异质信息,定量分析肿瘤的影像特征,多种影像特征相结合,可以更好地用于NSCLC病理分级的预测,以往研究[16-18]表明, 影像组学不仅可以反映肿瘤分化程度间差异,且具有诊断价值和成为诊断工具的潜力。

      本研究模型选取67例NSCLC病人,通过达尔文智能科研平台对能谱CT平扫图像进行感兴趣区勾画、影像组学特征提取、筛选及建模,并通过SVM对特征的重要性进行评估,以支持向量机构建影像组学模型,并绘制ROC曲线对训练组及测试组的预测效能进行验证,证实CT影像组学可以有效的预测NSCLC高级别组与低级别组之间的差异。本研究模型共纳入20个影像组学特征对NSCLC病理分级状态进行预测,所提取的组学特征中,峰度特征与模型的相关性最高,峰度作为一阶特征(First order), 主要描述灰度分布的平缓程度,峰度越大,代表分布越陡峭;本次研究发现NSCLC不同病理分级之间的差异较显著,这与尹娣等[19]的研究结果较一致。根据文献[20-21]报道NSCLC的侵袭性与病灶灰度峰值在直方图中的位置有关,这也与本研究结果相符。在训练组及测试组中AUC值分别为0.851(0.68~1.00)和0.833(0.28~1.00);训练组中预测病理分级状态的特异度及敏感性分别为92.31%、70.59%,测试组中预测病理分级状态的特异度及敏感性分别为85.20%、71.35%,本研究结果发现基于CT影像组学在非小细胞肺癌病理分级中具有较好的预测价值。有研究[22]基于常规CT影像组学模型得到的训练组及测试组AUC值为0.84、0.83,敏感性为59.6%、75.0%,本研究与之相比结果较优,这可能与所建立的模型采用能谱CT平扫图像有关,能谱CT在疾病的评估上提供了多方面的信息,实现多参数成像,包括单能量及混合能量图像、物质定量分析和有效原子系数等,较常规CT可获得更多的信息,其影像组学数据避免受到X线硬化伪影的影响,可获得更佳的预测效能。

      本研究仍有以下局限性: 在CT平扫上有时病灶边界与周围肺部炎症分界不清,导致勾画ROI主观性较大;搜集的病例数有限,后续研究需要更大样本量进行完善影像特征与其他相关临床特征的关系。

      综上所述,CT影像组学突破了传统影像只能提供基本影像特征的局限性,在NSCLC病理分级上的鉴别具有较高的准确性及特异性,可为肿瘤病人临床治疗及预后提供新思路。

参考文献 (22)

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