基于增强CT放射组学预测肝细胞肝癌病理分级

发布时间：2024-07-11 01:40

　　目的观察增强CT放射组学术前预测肝细胞肝癌(HCC)病理分级的可行性及价值。方法回顾分析429例经手术病理证实的HCC患者,分为训练组(n=329)和测试组(n=100),记录其临床特征;提取动脉期(AP)及静脉期(VP)CT图像的放射组学特征,应用最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析法对其进行降维,筛选最有价值的组学特征后,构建基于AP、VP、AP+VP图像特征的组学模型,计算2组放射学评分并进行二分类判别。根据病理结果定义高级别和低级别HCC,采用10倍交叉验证训练选择最优组学预测模型,筛选对预测HCC病理分级有意义的临床特征后,构建临床模型以及联合组学特征和临床特征的联合模型。绘制3种模型预测训练组和测试组HCC病理分级的ROC曲线,评估其诊断能力。结果联合组学模型最优,其判别训练组及测试组高级别和低级别HCC的放射学评分的差异均有统计学意义(Z=8.58、3.24,P均<0.05)。测试组中,联合模型预测HCC病理分级的AUC值(0.70)与组学模型(0.69)和临床模型(0.63)差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论基于增强CT图像的放射组学特征可...

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图12组基于AP+VP、AP及VP图像的rad-score

表12组HCC患者临床特征比较组别年龄(岁)男/女低级别HCC(例)高级别HCC(例)ⅠⅠ-ⅡⅡⅡ-ⅢⅢⅢ-ⅣⅣ训练组(n=329)53(47.25,60)295/343524144734553测试组(n=100)52(47,59....

图2放射组学模型、临床模型和联合模型预测2组病理级别的ROC曲线

表3放射组学模型、临床模型和联合模型分别预测2组HCC病理分级的ROC曲线分析结果模型训练组(n=329)测试组(n=100)截断值敏感度(%)特异度(%)准确率(%)AUCP值敏感度(%)特异度(%)准确率(%)AUCP值放射组学模型0.53....

图33种模型预测测试组HCC病理级别的ROC曲线

图2放射组学模型、临床模型和联合模型预测2组病理级别的ROC曲线与既往研究[16-17]不同,本研究临床模型中,患者年龄、肿瘤直径及血清AFP均为独立危险因素。CHEN等[18]认为年龄<40岁HCC患者1年生存率低于年龄≥40岁者,原因可能在于发生于年轻患者的肿瘤的生物学行为....

本文编号：4005052