基于增强CT影像组学评估肝硬化患者肝储备功能的应用

【摘要】目的：基于增强CT影像组学特征构建列线图预测模型对肝硬化患者肝储备功能进行Child-Pugh分级。方法：回顾性分析经临床证实的144例肝硬化患者，按照Child-Pugh评分标准分成Child-Pugh A级33例， B级60例，C级51例。构建Child-Pugh A vs Child-Pugh B/C及Child-Pugh A/B vs Child-Pugh C两个数据集，分别以8：2的比例随机分成训练集和测试集。在3期增强CT图像上手动勾画肝脏区域作为感兴趣区(ROI)，于感兴趣区中提取并筛选特征。建立影像组学标签并构建列线图预测模型，将模型用于训练集及测试集，并绘制受试者工作特性曲线（ROC）评估其效能。结果：在Child-Pugh A vs Child-Pugh B/C数据集中，列线图在训练集与测试集中AUC分别为0.920和0.807，敏感度分别为0.933和0.741，特异度分别为0.846和0.826。在Child-Pugh A/B vs Child-Pugh C数据集中,列线图在训练集与测试集中AUC分别为0.880和0.821，敏感度分别为0.805和0.818，特异度分别为0.878和0.947。结论：基于不同肝脏储备功能肝硬化患者的腹部3期CT增强图像组学特征建立的列线图模型可作为预测Child-Pugh分级较为可靠的辅助诊断工具。