基于四维计算机断层扫描图像的非小细胞肺癌影像组学特征稳定性分析

张白霖，戴振晖，朱琳，王学涛

广州中医药大学第二附属医院大学城放射治疗区，广东广州 510006；*通讯作者 王学涛 wangxuetao0625@126.com

非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）是导致癌症相关死亡的主要原因。作为一种异质性疾病，NSCLC包括腺癌、鳞状细胞癌等组织学类型。肿瘤的分期及分型是影响NSCLC治疗决策的关键因素。Aerts等[1]根据定量的影像组学方法进行肿瘤分型研究。影像组学结合临床因素可提高NSCLC患者无病生存期预测准确率，并可预测局部控制效果[2-5]。

影像组学通过1项或多项特征的取值差异建立预测模型，实现肿瘤分型与分期；但特征值差异不仅来源于肿瘤的类型与进展情况，同时也来源于呼吸运动[6]、扫描参数[7]、靶区分割方式[8]等因素对特征值的影响。为获得理想的预测模型，需要数量巨大的样本支持，否则会由于影像组学特征数量多、研究病例数量相对少而导致预测建模过拟合[9]。在建模前筛选去除不稳定或冗余的特征有利于提升模型鲁棒性和预测能力[1,10]。目前常用的筛选方法包括多次靶区勾画[2]和重复摆位二次成像[11]。近年来，四维计算机断层扫描图像（four-dimensional computed tomography，4DCT）技术已应用于胸腹部肿瘤的治疗和研究中[12]。假定有临床意义的影像组学特征在4DCT不同时相序列间具有一定的稳定性，则可通过比较4DCT不同时相间肿瘤影像筛选影像组学特征。本研究拟分析基于4DCT筛选影像组学特征的可行性。

1 资料与方法

1.1 研究对象 自“癌症研究的医学图像开放获取数据库”[13]下载使用4DCT技术进行计划定位的20例 局部进展NSCLC患者200组CT及临床资料。……