基于胸部CT平扫纹理特征预测肺癌Ki-67表达水平的可行性研究

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Frequency Size(频率大小)Compactness(致密度)、Hara Entroy(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+Hara Entroy×4.253+Frequency Size×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。