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作者：陆楚睿;翟威豪;王智斌;
单位：上海交通大学医学院附属第六人民医院放射科;海军军医大学第二附属医院放射诊断科;
摘要：目的 开发并验证基于术前CT影像组学生境分析的联合模型，预测Ⅰ～ⅢA期可切除非小细胞肺癌患者的总生存期（OS）和无进展生存期（PFS）。资料与方法 回顾性分析2016年1月—2023年2月海军军医大学第二附属医院341例非小细胞肺癌患者，随机分为训练集238例和验证集103例。通过3D Slicer软件手动勾画肿瘤体积，基于K-means聚类算法分割生境亚区域，使用Pyradiomics提取影像组学特征，通过LASSO-Cox回归筛选关键特征，通过比较各单一模型，最终构建联合临床因素与影像组学生境特征的Cox比例风险模型用于预测OS和PFS。通过一致性指数、受试者工作特征曲线和Kaplan-Meier分析评估模型性能。通过SHAP分析对模型可解释性进行探索。结果 生境亚区域分析较传统全肿瘤影像组学分析预测预后的效能更高。验证集中，OS联合模型和PFS联合模型的预测性能最优，一致性指数分别为0.878、0.795。受试者工作特征曲线显示，验证集中OS联合模型预测1年、3年、5年生存率的曲线下面积分别为0.781、0.878和0.881,PFS联合模型的曲线下面积分别为0.786、0.725和0.715。Kaplan-Meier分析显示，高风险组与低风险组生存差异显著（P<0.05）。结论 基于CT影像组学生境分析的联合模型能够无创、精准预测Ⅰ～ⅢA期非小细胞肺癌患者的OS和PFS，为个性化治疗决策提供重要参考。
关键词：癌,非小细胞肺;;体层摄影术,X线计算机;;影像组学;;人工智能;;生境成像;;预后;;病理学,外科;;预测
