临床放射学杂志

作者：李平, 王鸿礼, 王伟亮

单位：215001 苏州,南京医科大学附属苏州医院 苏州市立医院放射科

关键词：磁共振纹理特征,肺腺癌脑转移瘤,EGFR基因突变,模型建立

<b>目的</b> 探讨基于MRI纹理特征的肺腺癌脑转移瘤诊断及对肺腺癌脑转移EGFR基因突变的预测价值。<b>方法</b> 选取154例肺腺癌患者,根据是否脑转移将患者分成脑转移组(n=71)和非脑转移组(n=83)。比较两组患者MRI纹理特征指标,评估能量、熵、惯性矩、相关和逆差矩对肺腺癌脑转移的诊断价值。针对脑转移组患者行EGFR基因检测,将患者分成EGFR突变组(n=33)和EGFR野生组(n=38),单因素和多因素Logistic回归分析确定MRI纹理特征对肺腺癌脑转移患者EGFR基因突变的影响因素。<b>结果</b> 脑转移组患者熵和相关等明显高于非脑转移组,脑转移组患者能量、惯性矩和逆差矩明显低于非脑转移组。根据ROC曲线可得,能量的临界值为0.00121,敏感度为69.01%,特异度为71.08%,AUC为0.801(95%CI:0.750~0.852);熵的临界值为10.42,敏感度为73.24%,特异度为69.88%,AUC为0.760(95%CI:0.707~0.812);惯性矩的临界值为7139.86,敏感度为64.79%,特异度为60.24%,曲线下面积(AUC)为0.708(95%CI:0.645~0.772);相关的临界值为0.000026,敏感度为59.15%,特异度为60.24%,AUC为0.631(95%CI:0.564~0.698);逆差矩的临界值为0.0301,敏感度为74.65%,特异度为78.31%,AUC为0.816(95%CI:0.768~0.864)。回归分析在最佳临界值是对应的敏感度为80.28%,特异性为80.72%,AUC为0.869(95%CI:0.831~0.907),回归分析的敏感度和特异性明显高于MRI纹理特征的单独诊断。Logistic分析显示,能量、熵、惯性矩、相关和逆差矩是肺腺癌脑转移EGFR基因突变的影响因素(P&lt;0.05)。<b>结论</b> 能量、熵、惯性矩、相关及逆差矩等MRI纹理特征在肺腺癌脑转移瘤中异常表达,单独及回归分析联合诊断可应用于提高肺癌脑转移的诊断效能;且基于MRI纹理特征分析可以用于预测肺腺癌脑转移EGFR基因突变。

来源：2023年第3期

《临床放射学》期刊编辑部

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