MRI影像组学标志物改善肺癌脑转移预后分层

2026年10月13日，medRxiv Oncology发表一项基于机器学习的回顾性研究，纳入103例肺癌脑转移患者，构建结合MRI影像组学特征与临床变量的DeepSurv模型用于总生存期（OS）预测。结果显示，该模型OS C指数达0.728；按风险分层后，高危组中位OS为9.1个月，低危组中位OS为26.7个月，两组差异具有统计学意义（p < 0.001）。研究提示，MRI影像组学标志物联合临床变量有望为肺癌脑转移患者提供更精准的预后分层依据。

由模型根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。