基于影像组学预测肺癌放射治疗疗效

刘亚锋，吴 静，周家伟2，邢应如，谢 军，丁选胜，胡 东

(1.安徽理工大学医学院，安徽 淮南 232000;2.安徽理工大学医学院安徽省职业健康安全工程实验室，安徽 淮南 232000；3.安徽理工大学医学院工业粉尘防控与职业安全健康教育部重点实验室，安徽 淮南 232000；4．安徽理工大学附属肿瘤医院，安徽 淮南 232000)

据最新统计肺癌的发病率在全球癌症中位居首位，是癌症中导致死亡的重要原因之一。放射治疗是一种至关重要且具有成本效益的肺癌治疗方法，不同患者的放射治疗疗效却不尽相同。如果能对治疗疗效进行预先评估，则为临床治疗决策提供参考。影像学检查的直观信息在肺癌的诊断及治疗疗效评价中发挥重要作用。随着影像组学(radiomics)的发展，以高通量方式从数字图像中提取可挖掘的高维数据，来揭示与病理生理学和肿瘤异质性密切相关的非视觉信息。

从医学影像图像中挖掘例如强度、形状、纹理或小波等定量影像特征，采用医学统计学和机器学习相结合，筛选至关重要的影像组学特征，从而评价肿瘤的异质性，进而为肿瘤分级、分期、治疗疗效评估及生存期预测等提供重要信息。因此，影像组学有可能评估肿瘤放射敏感性。现阶段基于CT影像组学预测疗效模型，由于地区医疗水平及设备成像算法差异，外部应用能力有限。

本研究拟建立肺癌患者肺部CT平扫影像组学标签，并探讨其用于预测肺癌放疗疗效的可行性，为肺癌精准治疗提供参考。

1 资料和方法

1.1 一般资料

收集本院 2016年01月至2020年09月期间连续收治接受放射治疗的588例肺癌患者，将符合纳排标准的135例患者纳入研究队列。……