原标题：基于增强CT的3D卷积神经网络模型术前预测非小细胞肺癌患者气道播散能力被揭示
科研速递
近日，重庆大学附属肿瘤医院影像科张久权团队研究成果发表在著名影像学期刊Diagnostic and Interventional Imaging (IF:7.242，JCR分区 Q2)。论文题为“3D convolutional neural network model from contrast-enhanced CT to predict spread through air spaces in non-small cell lung cancer”，该研究探讨了基于增强CT的3D卷积神经网络模型术前预测非小细胞肺癌患者气道播散的能力。文章为该团队2022年目前接收发表的第18篇SCI论文。
研究背景
肺癌是全球癌症死亡相关的主要原因，这可能与其独特的侵袭方式有关。气道播散（STAS）可能是肺癌的一种新型侵袭模式。研究表明，对于STAS阳性患者，选择肺叶切除术比肺段切除具有更低的局部复发风险。因此，术前了解肺癌患者 STAS 状态对选择合适手术方式至关重要。目前，STAS仅通过手术确诊，而术中冰冻检测STAS的准确性和重复性仍然有限。因此，在术前若能用无创影像学检查方法准确预测NSCLC患者的STAS状态将有助于优化治疗方案。本研究旨在比较五种无创模型(临床病理/CT模型、常规影像组模型、CV模型、CNN模型和联合模型)术前预测NSCLC患者STAS状态的效能，以获得最佳预测模型，为临床制定手术方式提供依据。
研究方法
本研究回顾性纳入203例NSCLC患者。根据image biomarker standardization initiative (IBSI)参考手册，我们使用内部软件对图像处理和特征提取进行标准化。从胸部CT增强图像中每个病变提取了6692个组学特征，利用基于随机森林的Boruta算法检测预测STAS状态的关键特征，然后建立5个模型即临床病理/CT模型、常规影像组模型、CV模型、CNN模型和联合模型以预测NSCLC患者的STAS状态，并在验证组中对所建模型的性能进行进一步验证。最后，用Delong检验比较各模型曲线下面积，以获取最优模型。
研究结果
3D CNN 模型术前预测NSCLC患者STAS状态的效能优于临床病理学/CT 模型、常规放射组学模型和、 CV 模型和组合模型，而传统影像组学模型和CV模型之间没有显著差异（P = 0.989）。
研究结论
3D CNN模型在预测NSCLC患者STAS方面具有很大潜力，并且优于其他四种模型。可为NSCLC患者术前手术方式的制定提供决策支持。
第一作者简介
陶俊利，重庆大学附属肿瘤医院影像科，医学硕士，主治医师主要研究方向为胸部肿瘤影像学，重庆市医学会放射学分会心胸学组委员，以第一作者/通讯作者发表SCI论文4篇，参与国家级、省部级科研项目3项。
共同第一作者简介
梁长宇，重庆大学附属肿瘤医院影像科，主治医师从事影像学诊断和介入诊断治疗工作18年擅长肺部和腹部肿瘤的影像学诊断以及各部位的肿瘤介入治疗发表论文多篇，参与课题多项。
通讯作者简介
张久权，医学博士，主任医师，重庆大学附属肿瘤医院影像科主任，博士研究生导师，博士后合作导师。入选第五批重庆市中青年医学高端人才。曾赴美国Emory大学访问研究一年。擅长神经系统影像诊断。主要研究兴趣为功能神经影像学和肿瘤影像学。学术任职：中国抗癌协会第五届肿瘤影像专业委员会常务委员、中华医学会放射学分会第十六届委员会神经学组委员及对比剂使用和安全工作组委员、中国中西医结合学会第八届医学影像专业委员会青年委员、重庆市中西医结合医学影像学组副主任委员、第七届重庆市医学会放射医学分会委员会委员兼磁共振学组组长、重庆市医师协会放射医师分会第二届委员会常务委员等。主持或者参与国家及省部级课题10余项，目前在研课题包括国自然面上项目1项和重点课题在内的省部级课题4项。共发表SCI论文92篇, 其中以第一作者或通讯作者在Neurology、JNNP、Human Brain Mapping、Neuroimage: Clinical、Radiotherapy and Oncology、ER、Insights into Imaging、JMRI、EJR、KJR等杂志发表SCI论文70篇，累计影响因子320以上，累计被引用次数在2200次以上。2013年获得重庆市科技进步奖二等奖一项。2020年担任Frontiers in Oncology和Frontiers in Neuroscience杂志客座副主编；先后担任Human Brain Mapping、European Journal of Neurology、Frontiers in Neurology、Behavioural Brain Research、Brain and Behavior、Acta Radiologica、JMRI、ER、EJR、Insights into Imaging和中华放射学杂志等杂志审稿人。返回搜狐，查看更多
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