多时相CT影像组学模型预测胸腺瘤风险分类

目的 观察多时相CT影像组学模型预测胸腺瘤风险分类的价值。方法 纳入86例经病理确诊的单发胸腺瘤患者,包括32例高风险及54例低风险胸腺瘤,按照7∶3比例将其分为训练集(n=59)和验证集(n=27);采用单因素及多因素logistic回归分析训练集临床及CT特征,筛选胸腺瘤风险分类的独立预测因素,构建临床-CT模型。分别基于平扫、动脉期(AP)、静脉期(VP)、平扫+AP、平扫+VP、AP+VP及平扫+AP+VP提取并筛选最优影像组学特征,计算影像组学评分(Rad-score);采用受试者工作特征(ROC)曲线选取最佳影像组学模型,以之联合临床-CT特征构建联合模型。绘制ROC曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测胸腺瘤风险分类的效能。结果 周围脂肪浸润是胸腺瘤风险分类的独立预测因素(OR=0.029,P=0.004)。ROC曲线显示,模型_AP+VP为最佳影像组学模型,其与联合模型预测训练集胸腺瘤风险分类的AUC分别为0.860及0.877,均高于临床-CT模型的0.736(Z=1.925、-2.464,P均＜0.05),预测验证集的AUC分别为0.835及0.847,亦高于临床-CT模型的0.641(Z=1.840、-2.137,P均＜0.05);模型_AP+VP与联合模型在训练集和验证集的AUC差异均无统计学意义(Z=-1.180、0.291,P均＞0.05)。结论 多时相CT影像组学模型可有效预测胸腺瘤风险分类。     

基于T2WI影像组学模型产前预测胎盘植入性病变

目的 评估基于MR T2WI影像组学模型产前预测胎盘植入性病变（PAS）的价值。方法 回顾性分析241例孕妇及胎儿MRI,其中116例PAS、125例无PAS。按7：3比例将其分为训练集（n=168）和验证集（n=73）,于训练集提取并筛选半傅立叶采集单次激发快速自旋回波（HASTE）及真实稳态进动快速成像（TrueFISP）序列图像的影像组学特征,构建预测PAS的影像组学模型,并以回归分析方法构建临床模型、影像组学模型及临床-影像组学模型。采用校准曲线和受试者工作特征（ROC）曲线分析模型的效能,以决策曲线分析（DCA）评估其临床实用性。结果 对各序列图像分别提取1 130个影像组学特征,经LASSO回归等处理后,各筛选出9个影像组学特征,用于构建预测PAS的HASTE及TrueFISP影像组学模型。ROC曲线显示,临床模型、HASTE影像组学模型及TrueFISP影像组学模型在验证集中诊断PAS的曲线下面积（AUC）分别为0.882、0.968和0.930（P均>0.05）;HASTE联合TrueFISP影像组学模型的AUC为0.990,高于临床（Z=-2.36,P=0.02）、HASTE影像组学（Z=-2.48,P=0.02）及TrueFISP影像组学模型（Z=-2.43,P=0.02）;临床-HASTE-TrueFISP影像组学模型的AUC为0.995,与HASTE联合TrueFISP影像组学模型差异无统计学意义（Z=-0.85,P=0.40）,高于HASTE或TrueFISP影像组学模型（Z=-2.64、-2.47,P均<0.05）。临床模型之外,各模型在验证集数据中的校准度均较好;阈值取0~0.6时,其在验证集的临床净获益均大于临床模型。结论 基于产前HASTE及TrueFISP序列图像的联合影像组学模型有助于准确预测PAS。     

瘤内与瘤周CT影像组学模型结合临床及常规CT特征鉴别肺原位腺癌与微浸润性腺癌

目的 观察基于平扫CT瘤内及瘤周影像组学模型联合临床及常规CT特征鉴别肺原位腺癌(AIS)与微浸润性腺癌(MIA)的价值。方法 回顾性分析180例孤立性AIS及180例孤立性MIA肺结节患者,随机将其中各160例纳入训练集(n=320)、各20例纳入测试集(n=40)。以训练集AIS与MIA间差异有统计学意义的临床及常规CT特征构建临床模型;勾画瘤内(CTi)及包含瘤周2 mm(CTi+p2mm)、4 mm(CTi+p4mm)ROI,提取并筛选其影像组学特征,分别以之构建CTi模型、CTi+p2mm模型及CTi+p4mm模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评价各模型效能,遴选预测测试集MIA效能最佳者,联合临床及常规CT特征构建联合模型,观察临床模型、最佳影像组学模型及联合模型的AUC、校准度及净收益。结果 训练集内,相比AIS,MIA结节直径较大、密度不均匀、伴血管穿行结节占比较高(P均＜0.05)。CTi+p2mm模型鉴别测试集MIA与AIS效能最高(AUC=0.838,P＜0.05);以之结合临床及常规CT特征构建的联合模型鉴别诊断效能更佳(AUC=0.867,P＜0.05)。联合模型的校准度及0.60~0.90阈值概率区间的临床净收益较高。结论 基于平扫CT构建的瘤内和瘤周2 mm ROI影像组学模型能有效鉴别肺MIA与AIS,联合临床及常规CT特征可进一步提高模型鉴别效能。     

基于MR-T2WI影像组学模型预测宫颈鳞癌临床分期

目的 观察基于MR-T2WI影像组学模型预测宫颈鳞癌临床分期的价值。方法 对159例经术后或活检病理证实的宫颈鳞癌患者采集盆部MRI,根据国际妇产科联盟（FIGO）分期系统及病理结果分为早期组（ⅠB~ⅡA期,n=73）和晚期组（ⅡB~Ⅳ期,n=86）。按照7 ：3比例将患者随机分为训练集（n=113）和验证集（n=46）。训练集包括52例早期、61例晚期宫颈鳞癌,验证集含21例早期及25例晚期宫颈鳞癌。提取轴位T2WI中病灶的影像组学特征,以最大相关最小冗余和最小绝对收缩选择算子回归分析方法筛选最优影像组学特征,构建预测早、晚期宫颈鳞癌的影像组学模型。分析影像组学模型的拟合优度,采用受试者工作特征（ROC）曲线评估模型的预测效能,以决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果 共提取396个影像组学特征,最终筛选11个最优影像组学特征,并以之构建预测早、晚期宫颈鳞癌的影像组学模型。影像组学模型在训练集和验证集中的拟合优度均佳（χ²=2.68、8.87,P均>0.05）;其在训练集及验证集中的曲线下面积（AUC）均为0.80。DCA显示,阈值取0.10~1.00时,影像组学模型的净收益较大。结论 基于MR-T2WI的影像组学模型对预测宫颈鳞癌临床分期具有较高价值。     

临床、CT影像组学及融合模型预测肝细胞癌分化程度

目的 评价临床、CT影像组学及融合模型预测肝细胞癌（HCC）分化程度的可行性。方法 纳入330例HCC患者,根据病理所见分化程度分为高分化组（n=85）、中分化组（n=161）及低分化组（n=84）,比较组间临床资料及CT征象差异。按3∶1比例随机将各组分为训练集及测试集。提取训练集CT影像组学特征,构建临床模型、影像组学模型及融合模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）,评估各模型鉴别不同分化程度HCC的效能。结果 共纳入352个CT影像组学特征,109个来自高、中分化HCC,84个来自中、低分化HCC,159个来自高、低分化HCC。临床模型鉴别高、低分化HCC的AUC为0.85;CT影像组学模型鉴别高分化与中、低分化HCC的AUC分别为0.80及0.79;融合模型鉴别高、低分化HCC的AUC为0.88。结论 临床、CT影像组学及融合模型预测高、低分化HCC的效能均较高。CT影像组学模型可较好地预测高、中分化HCC。     

基于增强CT影像组学模型预测胰十二指肠切除术后胰瘘

目的 评估基于术前腹部增强CT影像组学模型预测胰十二指肠切除术（PD）术后胰瘘（POPF）的价值。方法 回顾性分析252例接受PD患者的术前腹部增强CT资料,按7：3比例将其分为训练集（n=177）和验证集（n=75）。于训练集增强静脉期CT图像中勾画胰腺实质作为感兴趣容积（VOI）,提取其影像组学特征,并筛选最优特征建立影像组学模型;绘制模型预测PD术后POPF的受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）,评价模型预测效能;以验证集数据进行验证。结果 共选出14个最优影像组学特征用于构建影像组学模型。影像组学模型在训练集和验证集的AUC分别为0.82[95%CI（0.76,0.88）]和0.82[95%CI（0.72,0.91）]。结论 基于术前增强CT影像组学模型能有效预测PD术后POPF。     

基于临床病理及常规和功能MRI影像组学模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

目的 评估基于临床病理及常规和功能MRI（fMRI）影像组学模型预测乳腺癌腋窝淋巴结（ALN）转移的价值。方法 回顾性分析140例浸润性乳腺癌,按7∶3比例将其分为训练集（n=99）和验证集（n=41）。采用多因素Logistic回归分析分别建立基于临床病理及MRI特征的临床模型及各序列图像影像组学、联合序列影像组学以及临床病理及常规和fMRI影像组学的个体化模型,以受试者工作特征（ROC）曲线评价其诊断效能;比较个体化模型与临床模型曲线下面积（AUC）的差异,应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床获益。结果 临床模型预测训练集和验证集ALN转移的AUC分别为0.95和0.88;T2WI、DWI、DCE-MRI模型及联合序列模型在验证集中的AUC分别为0.67、0.71、0.72及0.76。个体化模型在训练集和验证集中的AUC为0.98和0.93,与临床模型差异均无统计学意义（Z=1.56、1.34,P=0.12、0.18）。DCA结果显示阈值>0.25时,个体化模型的净受益高于临床模型。结论 基于临床病理及常规和功能MRI的个体化模型预测乳腺癌ALN转移的效能与临床模型相当,其净受益高于后者,且均优于单一序列模型。     

联合临床、MR T2WI及表观弥散系数图影像组学特征列线图预测初发前列腺癌骨转移

目的 评估基于临床、MR T2WI及表观弥散系数(ADC)图影像组学特征构建的联合模型列线图预测初发前列腺癌骨转移的价值。方法 回顾性分析110例接受前列腺MR检查且经病理证实的初发前列腺癌患者,根据⁹⁹Tc^m亚甲基二磷酸盐(⁹⁹Tc^m-MDP)全身骨显像分为骨转移组(n=50)和无骨转移组(n=60)。基于T2WI及ADC图各提取851个、共1 702个影像组学特征,筛选最佳特征,计算影像组学评分并建立影像组学模型。应用单因素和多因素logistic回归分析筛选初发前列腺癌骨转移的临床相关独立危险因素,建立临床模型,并构建临床独立危险因素联合影像组学评分联合模型,绘制列线图将之可视化。以受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型预测初发前列腺癌骨转移的效能,以决策曲线分析(DCA)评价联合模型的价值。结果 最终选出11个最佳影像组学特征,以之建立的影像组学模型预测初发前列腺癌骨转移的曲线下面积(AUC)为0.82。总前列腺特异性抗原、碱性磷酸酶和N分期是初发前列腺癌骨转移的临床独立危险因素(P均＜0.05),以之构建的临床模型的AUC为0.93。联合模型的AUC(0.96)高于临床模型(Z=－2.066,P=0.039)和影像组学模型(Z=－3.451,P＜0.001)。联合模型在阈值概率0~0.98时的临床净获益大于临床模型。结论 基于临床联合T2WI及ADC图影像组学特征的列线图可有效预测初发前列腺癌骨转移。     

基于CT影像组学术前预测胃癌淋巴血管侵犯

目的 探讨基于CT影像组学术前预测胃癌淋巴血管侵犯的价值。方法 回顾性收集经手术病理证实的181例胃癌患者,将其随机分为训练集（n=120）和验证集（n=61）。首先基于增强CT静脉期图像分割肿瘤区域并提取影像组学特征;然后利用训练集筛选与淋巴血管侵犯相关特征,构建影像组学标签;最后基于验证集验证模型,采用ROC曲线及校准曲线评估模型的预测效能及拟合度。结果 最终提取7个与胃癌淋巴管血管侵犯最相关的影像组学特征构建影像组学标签,其在训练集的ROC曲线AUC为0.742[P=0.001,95%CI（0.652,0.831）],验证集AUC为0.727[P=0.002,95%CI（0.593,0.853）]。基于训练集所得最优阈值为0.422,模型在训练集中的准确率、敏感度和特异度分别为0.708、0.586、0.806,将此阈值用于验证集,其准确率、敏感度和特异度为0.689、0.519、0.824。校准曲线显示影像组学标签在训练集及验证集均具有较好的拟合度（P均>0.05）。结论 CT影像组学可作为预测胃癌术前淋巴血管侵犯提供的全新的无创影像学方法。     

MRI影像组学预测结直肠癌患者KRAS基因突变

目的 构建MR T2WI影像组学模型,评价其预测结直肠癌患者Kirsten大鼠肉瘤（KRAS）病毒癌基因亚型的价值。方法 将99例经病理证实的结直肠癌患者分为训练组（n=68）及验证组（n=31）,根据KRAS基因检测结果进一步将其分为突变亚组及野生亚组,训练组2亚组分别含36、32例,验证组2亚组分别含16、15例,比较亚组间实验室检查结果及肿瘤大小的差异;提取并筛选训练组MR T2WI影像组学特征,构建影像组学模型、临床模型及影像组学-临床联合模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）,评价各模型预测结直肠癌患者KRAS基因亚型的效能;以DeLong检验比较各模型间效能差异。通过校正曲线分析3种模型的校正性能,以Hosmer-Lemeshow检验评价校准曲线的校准度;以决策曲线分析（DCA）评价3种模型临床应用价值。结果 训练组和验证组内亚组间实验室检查结果及肿瘤大小差异均无统计学意义（P均>0.05）。共提取3个组学特征用于构建预测模型。影像组学模型与临床模型、影像组学-临床联合模型预测2组KRAS基因亚型的AUC差异均无统计学意义（P均>0.05）;影像组学-临床联合模型预测训练组KRAS基因亚型的AUC显著高于临床模型（P<0.05）,但在验证组差异均无统计学意义（P>0.05）。校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验显示3种模型预测值和观察值的一致性良好（P均>0.05）。影像组学模型和影像组学-临床联合模型在2组中的DCA曲线净收益值均高于临床模型。结论 MR T2WI影像组学纹理特征预测结直肠癌患者KRAS基因突变亚型具有一定潜力。     

MRI影像组学术前预测乳腺浸润性导管癌Ki-67表达

目的 观察基于MR弥散加权成像(DWI)及表观弥散系数(ADC)图影像组学术前预测乳腺浸润性导管癌Ki-67表达的价值.方法 回顾性分析212例经组织穿刺活检或手术病理证实的乳腺浸润性导管癌患者的乳腺DWI,以分层抽样方法按7∶3比例将其分为训练集(n=148)和验证集(n=64).分别基于DWI、ADC图及DWI+ ...     

临床及CT影像组学特征预测胃癌微卫星高度不稳定状态

目的 观察临床和CT影像组学特征用于预测胃癌微卫星高度不稳定(MSI-H)状态的价值。方法 纳入150例胃癌患者,MSI-H阳性30例、阴性120例;按7∶3比例将其分为训练集(n=105)和验证集(n=45)。基于腹部静脉期增强CT图提取病灶影像组学特征并加以筛选,计算影像组学评分(Radscore);比较训练集和验证集MSI-H阳性与阴性患者临床资料及Radscore差异;分别基于其间差异有统计学意义的临床因素和Radscore构建临床模型、CT影像组学模型及临床-CT影像组学联合模型,评估其预测胃癌MSI-H状态的价值。结果 训练集和验证集中,MSI-H阳性与阴性肿瘤位置、Radscore差异均有统计学意义(P均<0.05)。临床模型、CT影像组学模型及联合模型评估训练集胃癌MSI-H状态的曲线下面积(AUC)分别0.760、0.799及0.864,在验证集分别为0.735、0.812及0.849;联合模型的AUC大于2种单一模型(P均<0.05)。结论 基于肿瘤位置和Radscore的临床-CT影像组学联合特征可有效预测胃癌MSI-H状态。     

基于MRI影像组学预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润

目的 评估基于MRI影像组学模型术前预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润(LVSI)的价值.方法 回顾性分析123例经病理证实宫颈癌患者,根据病理结果分为LVSI+(n=61)及LVSI-(n=62).基于T2WI及动脉期对比增强T1WI(CE-T1WI)提取影像组学特征,按7:3比例将数据分为训练集(n=87)和验证集(n=3...     

基于临床联合CT影像组学特征列线图预测急性胰腺炎预后

目的 观察基于临床联合CT影像组学特征构建的联合模型列线图预测急性胰腺炎(AP)预后的价值。方法 回顾性分析203例临床首诊AP患者的临床及上腹部CT资料,按7∶3比例将其分为训练集(n=142)和验证集(n=61),基于增强静脉期CT提取并筛选最优影像组学特征,计算影像组学评分Radscore;根据预后分为预后良好组(n=114)与预后不良组(n=89)。将临床变量(包括临床及CT表现)及Radscore纳入单因素和多因素逻辑回归分析,筛选影响AP预后的独立危险因素;构建临床、影像组学和联合模型,以受试者工作特征(ROC)曲线评价其预测AP预后的效能;以联合模型预测指标构建列线图,结合校准曲线评估其校准度。结果 共筛选出7个最优影像组学特征用于计算Radscore,其中C反应蛋白、糖尿病史和Radscore为影响AP预后的独立危险因素。联合模型预测训练集及验证集AP预后的AUC(0.84、0.82)均高于临床模型(0.71、0.66,Z=3.12、2.71,P均<0.05);其预测训练集的AUC(0.84)高于影像组学模型(0.76,Z=2.39,P=0.02),预测验证集的A...     

基于多中心数字化乳腺X线摄影影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2过表达

目的 观察基于多中心数字化乳腺X线摄影(DM)影像组学预测乳腺癌人表皮生长因子受体-2(HER-2)过表达的价值。方法 回顾性分析来自机构1(n=336)、2(n=142)、3(n=130)共608例经病理证实乳腺癌患者的DM资料。按照7∶3比例将来自机构1、2共478例分为训练集(334例，其中92例HER-2阳性、242例HER-2阴性)和验证集(144例，40例HER-2阳性、104例HER-2阴性);以来自机构3的130例(33例HER-2阳性及97例HER-2阴性)为外部验证集。于显示病变面积较大的内外斜(MLO)位或头足(CC)位DM图像中勾画病灶ROI,提取及筛选最佳影像组学特征，以支持向量机(SVM)构建影像组学模型，用于预测乳腺癌HER-2过表达；采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能，绘制校准曲线及决策曲线，评价其校准度及临床获益。结果 共筛选出3个最佳影像组学特征，以之构建的SVM影像组学模型预测训练集、验证集及外部验证集乳腺癌HER-2过表达的曲线下面积(AUC)分别为0.824、0.775及0.812。校准曲线显示，该模型在训练集、验证集及外部验证...     

T2WI及对比增强T1WI影像组学模型鉴别纤维型与非纤维型脑膜瘤

目的 观察T2WI及对比增强T1WI(T1C)影像组学模型鉴别纤维型与非纤维型脑膜瘤的价值。方法 回顾性分析423例经病理证实的单发低级别脑膜瘤患者,按7∶3比例分为训练集(n=296)和验证集(n=127);提取训练集T2WI和T1C中病灶3 376个影像组学特征,以SelectPercentile单因素分析法及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选最优影像组学特征,分别以分类器逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、线性SVC(LinearSVC)、自适应增强(Adaboost)及决策树(DT)构建鉴别纤维型与非纤维型脑膜瘤的影像组学模型,即模型_LR、模型_SVM、模型_RF、模型_linearSVC、模型_Adaboost及模型_DT,以验证集验证其效能。结果 基于T2WI和T1C共筛出13个最优影像组学特征,以之构建的模型_LR、模型_SVM、模型_RF、模型_linea...     

灰阶超声影像组学鉴别诊断皮下组织血管瘤与卡波西型血管内皮瘤

目的 观察灰阶超声影像组学鉴别诊断皮下组织血管瘤(HE)与卡波西型血管内皮瘤(KHE)的价值。方法 回顾性分析143例皮下组织HE和70例KHE共252处病灶,按7∶3比例将病灶随机分为训练集(n=176)和验证集(n=76);提取病灶灰阶超声影像组学特征,构建影像组学模型,结合临床资料建立联合模型,观察各模型鉴别诊断皮下组织HE与KHE的效能。结果 共选取22个系数非零的稳定特征。影像组学模型鉴别训练集皮下组织HE与KHE的曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为0.91[95%CI(0.89,0.93)]、91.41%、83.20%、93.92%、95.79%及89.00%;用于验证集分别为0.85[95%CI(0.83,0.87)]、90.78%、79.32%、97.90%、96.71%及88.68%。联合模型鉴别训练集皮下组织HE与KHE的AUC、准确率、敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为0.94[95%CI(0.92,0.96)]、94.33%、90.77%、96.38%、94.23%及94.90%;用于验证集分别为0.90[95%...     

基于CT影像组学结合机器学习模型预测食管胃结合部腺癌人表皮生长因子受体2状态

目的 评估基于C T影像组学结合机器学习模型术前预测食管胃交界处腺癌(A EG)人表皮生长因子受体2(HER2)状态的价值.方法 回顾性分析101例经术后病理证实的AEG患者,按7:3比例将其分为训练集(n=70)和验证集(n=31).基于门静脉期增强CT提取AEG影像组学特征,以最小绝对值选择与收缩算子回归模型针对训...