Development of a postoperative recurrence prediction model for stage Ⅰ non-small cell lung cancer patients using multimodal data based on machine learning

ZHANG Di; WU Yi; XU Yu; WANG Shuai; HU Yue; CHEN Huawei; HU Nana; HE Rong; TONG Xueling; LI Mengxia

doi:10.16016/j.2097-0927.202410117

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Development of a postoperative recurrence prediction model for stage Ⅰ non-small cell lung cancer patients using multimodal data based on machine learning

Monographic Reports | 更新时间：2025-07-25

- Development of a postoperative recurrence prediction model for stage Ⅰ non-small cell lung cancer patients using multimodal data based on machine learning
- Journal of Army Medical University Vol. 47, Issue 14, Pages: 1602-1611(2025)
- 作者机构：
  
  1.陆军特色医学中心（第三军医大学大坪医院）肿瘤科，重庆
  2.陆军军医大学（第三军医大学）生物医学工程与影像医学系数字医学教研室，重庆
  3.渝粤病理科学研究中心，重庆
  4.金凤实验室，重庆
- 作者简介：
  
  LI Mengxia， E-mail： limengxia@tmmu.edu.cn
- 基金信息：
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202410117
  CLC： R319;R734.2;R814.42
- Received：29 October 2024，
  
  Revised：19 March 2025，
  
  Published：30 July 2025
- 稿件说明：
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张地，吴毅，徐瑜，等.基于机器学习的多模态数据建立Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后复发预测模型［J］.陆军军医大学学报，2025，47（14）：1602-1611.DOI：10.16016/j.2097-0927.202410117.

ZHANG D，WU Y，XU Y，et al.Development of a postoperative recurrence prediction model for stage Ⅰ non-small cell lung cancer patients using multimodal data based on machine learning［J］.J Army Med Univ，2025，47（14）：1602-1611.DOI：10.16016/j.2097-0927.202410117.
张地，吴毅，徐瑜，等.基于机器学习的多模态数据建立Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后复发预测模型［J］.陆军军医大学学报，2025，47（14）：1602-1611.DOI：10.16016/j.2097-0927.202410117. DOI：

ZHANG D，WU Y，XU Y，et al.Development of a postoperative recurrence prediction model for stage Ⅰ non-small cell lung cancer patients using multimodal data based on machine learning［J］.J Army Med Univ，2025，47（14）：1602-1611.DOI：10.16016/j.2097-0927.202410117. DOI：

摘要

目的

基于术前胸部CT影像组学特征联合临床信息构建机器学习模型，用于预测手术切除的Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后5年复发风险。

方法

回顾性纳入2014年1月至2019年12月陆军特色医学中心经手术病理确诊的Ⅰ期非小细胞肺癌患者217例（入组标准筛选自778例初筛病例），其中术后5年内复发53例，未复发164例。将病例按8∶2比例随机分为训练集（173例）和验证集（44例）。以肺癌原发灶主体作为感兴趣区域（ROI）提取影像组学特征，建立影像模型；同时基于患者人口学资料及术前检验等指标建立临床模型。进一步融合两类特征构建融合模型，并通过模型性能比较筛选最优预测模型。

结果

本研究通过平扫CT影像特征筛选，最终纳入7个影像组学特征用于影像模型构建。在6种机器学习模型中，自适应增强算法（adaptive boosting， Adaboost）的训练集曲线下面积（AUC）为0.866（95%

0.808~0.923），准确度和特异度分别为0.832、0.884；验证集AUC为0.806（95%

0.630~0.983），准确度和特异度分别为0.795、0.971，综合比较预测性能最好。基于单因素及多因素Logistic回归分析筛选了4个临床特征参与构建临床模型，在训练集中AUC为0.874（95%

0.821~0.928），准确度和特异度分别为0.827、0.891；验证集中AUC为0.813（95%

0.677~0.948），准确度和特异度分别为0.636、0.600。进一步通过特征级融合策略整合影像组学与临床特征后，融合模型在训练集AUC达到0.953（95%

0.924~0.983

），准确度和特异度分别为0.884、0.860；在验证集AUC达到0.852（95%

0.729~0.976），准确度和特异度分别为0.682、0.629，预测效能得到进一步提升。

结论

融合术前CT影像组学特征与临床风险因素构建的联合模型，可为评估Ⅰ期非小细胞肺癌患者术后5年内的复发风险提供依据。

Abstract

Objective To develop a machine learning model integrating preoperative chest CT radiomic features with clinical data for predicting 5-year postoperative recurrence risk in stage Ⅰ non-small cell lung cancer (NSCLC) patients undergoing surgical resection. Methods A total of 217 patients with pathologically confirmed stage Ⅰ NSCLC (selected from 778 initially screened cases based on our inclusion and exclusion criteria) treated in Army Medical Center of PLA between January 2014 and December 2019 were retrospectively enrolled

including 53 recurrence cases and 164 non-recurrence cases within 5-year follow-up. They were randomly divided into a training set (

=173) and a validation set (

=44) in a ratio of 8:2. Radiomic models were established based on extracted features from tumor-dominant regions of interest (ROI) on CT images

while clinical models were developed using demographic characteristics and preoperative laboratory examinations. A combined model was further constructed by integrating both feature sets

and model performance was compared to identify the optimal predictive model.Results‍　‍This study screened the features from non-contrast CT images and ultimately selected 7 radiomic features for constructing radiomic model. Among 6 machine learning algorithms

the adaptive boosting (Adaboost) model demonstrated the best overall predictive performance

with an area under the curve (AUC) of 0.866 (95%

: 0.808~0.923; accuracy: 0.832

specificity: 0.884) in the training set and of 0.806 (95%

: 0.630~0.983; accuracy: 0.795

specificity: 0.971) in the validation set. Univariate and multivariate logistic regression analyses identified 4 clinical features for clinical m

odel construction. The clinical model achieved an AUC value of 0.874 (95%

: 0.821~0.928; accuracy: 0.827

specificity: 0.891) in the training set and 0.813 (95%

: 0.677~0.948; accuracy: 0.636

specificity: 0.600) in the validation set. By integrating the 7 radiomic features and 4 clinical features using a feature-level fusion strategy

the combined model exhibited further improved predictive performance

with an AUC value of 0.953 (95%

: 0.924~0.983; accuracy: 0.884

specificity: 0.860) and 0.852 (95%

: 0.729~0.976; accuracy: 0.682

specificity: 0.629)

respectively in the training set and the validation set. Conclusion‍　‍The combined model integrating preoperative CT radiomic features with clinical risk factors may provide an evidence-based framework for evaluating 5-year postoperative recurrence risk in stage Ⅰ NSCLC patients.

关键词

Keywords

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