| 基于Sonazoid超声造影枯否期图像预测肝细胞肝癌微血管侵犯的影像组学研究 |
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| 引用本文： | 左丹,曹佳颖,邱艺杰,董怡,王含章,田晓梵,王文平.基于Sonazoid超声造影枯否期图像预测肝细胞肝癌微血管侵犯的影像组学研究[J].临床超声医学杂志,2022,24(7):485-489. |
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| 作者姓名： | 左丹 曹佳颖 邱艺杰 董怡 王含章 田晓梵 王文平 |
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| 作者单位： | 复旦大学附属中山医院超声科,复旦大学附属中山医院超声科,复旦大学附属中山医院超声科,复旦大学附属中山医院超声科,通用电气药业上海有限公司,复旦大学附属中山医院超声科,复旦大学附属中山医院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（82071942）；上海市浦江人才计划（D类）（2020PJD008）；促进市级医院临床技能与临床创新能力三年行动计划（SHDC2020CR4060，SHDC2020CR1031B） |
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| 摘 要： | 目的 基于sonazoid超声造影（CEUS）枯否期图像构建预测肝细胞肝癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的影像组学术前预测模型，并探讨其应用价值。方法 前瞻性纳入于我院拟诊为肝恶性肿瘤并行术前sonazoid CEUS检查的患者，分别提取基于灰阶超声图像和CEUS枯否期静态图像的肿瘤区域（TR）、瘤周5 mm区域（PR）及肿瘤+瘤周5 mm区域（ER）的特征。应用支持向量机法构建影像组学预测模型并评估其对MVI的预测效能。结果 最终纳入50例经手术及病理证实的HCC患者（MVI阳性31例，MVI阴性19例），分别从灰阶图像和枯否期图像的TR、PR及ER提取并筛选出5个最具预测效力的影像组学特征构建预测模型，其中枯否期PR影像组学模型对MVI的独立预测效能最佳，其准确率为84%，敏感性为90.3%，特异性为73.7%。决策收益曲线分析显示当该模型预测MVI的概率阈值为0.05~0.85时，枯否期PR影像组学评分能提供更高的临床收益。结论 基于sonazoid CEUS枯否期图像构建的影像组学模型是术前无创预测HCC病灶MVI的潜在方法。
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| 关 键 词： | 超声造影 肝细胞肝癌 微血管侵犯 术前预测 枯否期 |
| 收稿时间： | 2022/3/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2022/6/10 0:00:00 |
Predictive Model of Microvascular Invasion (MVI) in Hepatocellular Carcinoma (HCC) Based on Radiomics Signatures during Kupffer Phase of Sonazoid Contrast Enhanced Ultrasound (CEUS) |
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| Dan Zuo,Jia-Ying Cao,Yi-Jie Qiu,Yi Dong,Han-Zhang Wang,Xiao-Fan Tian and Wen-Ping Wang.Predictive Model of Microvascular Invasion (MVI) in Hepatocellular Carcinoma (HCC) Based on Radiomics Signatures during Kupffer Phase of Sonazoid Contrast Enhanced Ultrasound (CEUS)[J].Journal of Ultrasound in Clinical Medicine,2022,24(7):485-489. |
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| Authors: | Dan Zuo Jia-Ying Cao Yi-Jie Qiu Yi Dong Han-Zhang Wang Xiao-Fan Tian and Wen-Ping Wang |
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| Institution: | Department of Ultrasound,Zhongshan Hospital,Fudan University,,,Department of Ultrasound,Zhongshan Hospital,Fudan University,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Contrast enhanced ultrasound (CEUS) hepatocellular carcinoma (HCC) microvascular invasion (MVI) preoperative prediction Kupffer phase |
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