基于DCE-MRI定量参数图的影像组学模型预测子宫内膜癌脉管浸润

【摘要】目的：探讨基于动态增强磁共振（DCE-MRI）定量参数图的影像组学模型术前预测子宫内膜癌脉管浸润情况的应用价值。方法：回顾性搜集2016年1月－2021年2月于南通大学附属医院术前行DCE-MRI检查的109例子宫内膜癌患者的病例资料。按照7︰3的比例将总样本随机分为训练集（72例）和验证集（37例）。在DCE-MRI定量参数图［容积转移常数（Ktrans）、转运速率常数（Kep）和血管外细胞外容积分数（Ve）］上基于全肿瘤容积ROI提取影像组学特征，然后采用Lasso-Logistics回归分析进行影像组学特征的降维及筛选，建立影像组学模型，分别在训练集和验证集中采用ROC曲线对此模型预测子宫内膜癌脉管浸润的效能进行评估。结果：经降维和筛选，共7个影像组学特征与子宫内膜癌脉管浸润情况相关（P值均<0.05）。这7个组学特征所构建的影像组学模型对预测脉管浸润具有较高的诊断效能，在训练集中的ROC曲线下面积（AUC）为0.926，在验证集中为0.891。结论：基于DCE-MRI定量参数图构建的影像组学特征模型对子宫内膜癌脉管浸润具有较高的预测效能，可为患者治疗方案的制定和预后评估提供重要参考。