基于影像组学的亚实性结节体积倍增时间预测分析

目的 利用影像组学方法预测亚实性肺结节的体积倍增时间,以确定患者随访周期及随访间隔.方法 本文用半自动分割的方式对45例亚实性肺结节患者的CT图像进行分割,并提取影像组学特征,使用LASSO回归及k-fold交叉验证对性别、年龄两个临床特征和影像组学特征进行筛选,剔除回归系数为零的特征,利用剩余特征建立预测倍增时间模型.结果 根据最小均方误差筛选出年龄、三维灰度共生矩阵熵、三维灰度级带矩阵小区域强调、形态学特征分型维和致密度2,共5个特征,其回归系数分别为0.024、0.010、-0.029、-0.013和0.018,再利用多重线性回归建立预测模型,并在测试集中验证模型效能.结论 通过构建影像组学预测模型,可以量化长期存在的亚实性肺结节的体积倍增时间,据此提出处理建议及随访间隔,对临床决策有指导意义.