［收稿日期］２０２１－０２－０４［修回日期］２０２２－１１－２１［基金项目］安徽省中央引导地方科技发展资金项目（２０２０ｂ０７０３０００８）［作者单位］１．蚌埠医学院研究生院，安徽蚌埠２３３０３０；蚌埠医学院第一附属医院２．放射科，３．呼吸与危重症医学科，安徽蚌埠２３３００４；４．安徽省呼吸系统疾病（肿瘤）临床医学研究中心，安徽蚌埠２３３００４［作者简介］唐聪聪（１９９６－），男，硕士研究生．［通信作者］马宜传，硕士研究生导师，主任医师，教授．Ｅ⁃ｍａｉｌ：５７６８８７５４＠ｑｑ．ｃｏｍ［文章编号］１０００⁃２２００（２０２３）０６⁃０７８３⁃０４·影像医学·ＣＴ影像组学在非小细胞肺癌病理分级中的应用唐聪聪１，２，陈艾琪１，２，曹胜男１，２，李伟３，４，李想１，２，杜小萌１，２，马宜传２［摘要］目的：探讨ＣＴ影像组学在非小细胞肺癌（ＮＳＣＬＣ）病理分级中的应用价值。方法：回顾性分析６７例经病理证实为ＮＳＣＬＣ病人资料，其中Ⅰ级７例，Ⅱ级３９例，Ⅲ级２１例，依据非小细胞肺癌的分化程度、异型性、核分裂象的多少，将Ⅰ、Ⅱ级归为低级别组（４６例），Ⅲ级归为高级别组（２１例）。将病人按照５∶１的比例随机分为训练组５６例，验证组１１例，选取病灶最大径层面进行感兴趣区（ＲＯＩ）的勾画，建立预测模型，通过绘制受试者操作特征曲线（ＲＯＣ），计算ＲＯＣ曲线下面积（ＡＵＣ），评价影像组学特征在ＮＳＣＬＣ病理分级中的应用价值。结果：ＣＴ影像组学模型共提取了１８７８个影像组学特征，采用ＳＶＭ对特征的重要性进行评估，最终降维得到２０个特征维度；训练组中ＡＵＣ值为０．８５１，准确率为８０．３５％；测试组中ＡＵＣ为０．８３３，准确率为９０．９０％。结论：ＣＴ影像组学可通过分析各种影像特征对术前ＮＳＣＬＣ病理分级进行预判。［关键词］非小细胞肺癌；计算机断层扫描；影像组学；病理分级［中图法分类号］Ｒ７３４．２；Ｒ４４５［文献标志码］ＡＤＯＩ：１０．１３８９８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００⁃２２００．２０２３．０６．０１７ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＣＴｒａｄｉｏｍｉｃｓｉｎｔｈｅｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａｌｇｒａｄｉｎｇｏｆｎｏｎ⁃ｓｍａｌｌｃｅｌｌｌｕｎｇｃａｎｃｅｒＴＡＮＧＣｏｎｇ⁃ｃｏｎｇ１，２，ＣＨＥＮＡｉ⁃ｑｉ１，２，ＣＡＯＳｈｅｎｇ⁃ｎａｎ１，２，ＬＩＷｅｉ３，４，ＬＩＸｉａｎｇ１，２，...
