背景:急性口腔干燥症是头颈部(H&N)恶性肿瘤放射治疗(RT)最常见的副作用。研究放射诱导的腮腺(PGs)和唾液量(SA)的计算机断层扫描(CT)放射组学变化可以预测鼻咽癌(NPC)放疗期间的急性口腔干燥症。
方法:来自35名I-IVB期患者的CT和SA数据是从登记在NPC上的NPC临床试验中随机收集的clinicaltrials.gov(ID:NCT01762514)。所有患者均接受基于调强放疗(IMRT)的根治性治疗,处方剂量为68.1 Gy,分30次。患者'年龄范围为24-72岁,每位患者在治疗位置获得5组CT人工授精与体外受精的区别:第0,第10,第20在RT期间和在RT后3个月,第30个个部分。每个CT组的PG由放射肿瘤学家描绘并由另一位独立验证。患者##39;在RT期间每隔10天收集唾液。基于RTOG急性毒性评分和SA评估急性口腔干燥症。总共计算了来自每个CT组的PG的1703个放射组学特征,包括0分数(FV0F),FV10F和ΔFV(ΔFV10F-0F)。进行了广泛的实验以获得最佳结果。RidgeCV和递归特征消除(RFE)用于特征选择,而线性回归用于预测SA30F。又增加了四名患者进行独立测试。
结果:在RT期间观察到PG的各种放射组学指标的显着变化。从NFV0F中选择的八个归一化特征值(NFV)预测SA10F具有均方误差(MSE)为0.9042,R2得分为0.7406。从ΔNFV10F-0F,NFV0F和NFV10F中选择的14个NFV预测SA30F预测能力最好,MSE为0.0569。与临床观察到的SA相比,该模型预测急性口腔干燥症的水平,精确度为0.9220,灵敏度为100%。对于独立测试,PSA30F的MSE为0.0233。
结论:本研究表明,根据IMRT分娩过程中PGs的SA和放射组学变化,可以早期预测辐射诱发的急性口干症水平。SA,NFV0F,NFV10F,尤其是ΔNFV10F-0F基于RidgeCV_RFE_LinearRegression方法为个体患者的急性口腔干燥症预测提供了最佳性能三角洲放射组学。
关键词:急性口腔干燥症;三角洲放射组学;唾液量预测。
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