超声特征联合临床病理指标构建列线图预测T1期乳腺癌腋窝淋巴结转移

【摘要】目的：建立联合原发病灶超声特征及临床病理指标预测T1期乳腺癌腋窝淋巴结转移风险的列线图并验证其临床价值。方法：回顾性分析2016年1月至2022年5月于石河子大学第一附属医院行手术及腋窝淋巴结清扫的536例T1期乳腺癌患者的超声资料及临床病理资料。通过单因素和多因素Logistic回归分析筛选出独立危险因素并制作列线图模型。运用ROC曲线、一致性指数、校准曲线验证列线图模型的区分度和一致性,决策曲线分析评估列线图模型的预测效能并使用Bootstrap重采样对模型进行内部验证。结果：多因素Logistic分析结果显示T1期乳腺癌肿块纵横比、Adler血流分级、T分期及HER-2表达状态是预测腋窝淋巴结转移的危险因素。基于以上4个指标构建列线图预测模型,其一致性指数为0.750（95%CI:0.704~0.796）。校准曲线、临床决策曲线分别提示模型一致性和临床应用效能良好。结论：联合原发病灶超声特征及临床病理指标所构建的列线图可有效预测T1期乳腺癌患者腋窝淋巴结转移风险,有助于为临床诊断、后期治疗及预后评估提供参考信息。     

基于增强CT影像组学评分和临床分期的列线图预测胃癌脉管浸润的价值

目的 探讨基于增强CT影像组学评分（Radscore）和TNM分期的列线图预测胃癌脉管浸润（LVI）的价值。 方法 回顾性收集160例术前行上腹部CT增强检查且行术后胃癌LVI状态评估的病人,男109例,女51例,平均年龄（62.23±10.74）岁。160例病人（包括LVI阴性者92例,阳性者68例）按照7∶3比例随机分为训练集（112例）和测试集（48例）;其中,训练集中LVI阴性者60例、阳性者52例,测试集中LVI阴性者32例、阳性者16例。基于增强CT影像提取并筛选影像组学特征,建立影像组学标签并计算Radscore。采用t检验、Mann-Whitney U检验、卡方检验或Kruskal-Wallis H 检验比较LVI阳性组和阴性组间临床病理特征[病人性别、年龄、肿瘤直径、TNM分期、AJCC分期、肿瘤分化程度及癌胚抗原（CEA）、糖类抗原199（CA199）]的差异,将差异有统计学意义的特征和影像组学标签纳入多因素logistic回归,建立临床影像联合模型和列线图。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估影像组学模型和列线图的预测效能并计算相应的曲线下面积（AUC）。采用决策曲线评价影像组学模型和列线图的临床净获益。分别基于训练集及测试集中的数据绘制校准曲线对列线图进行验证。 结果 LVI阳性组和阴性组间肿瘤T分期、N分期、AJCC分期的差异均有统计学意义（均P<0.05）,且LVI阳性组的Radscore高于阴性组（P<0.05）。在测试集中,基于T分期、N分期、AJCC分期和Radscore的临床影像联合模型预测LVI的AUC值、准确度和特异度较影像组学模型分别提高了8.2%、18.2%和21.9%。决策曲线分析显示应用联合模型的临床净获益优于影像组学模型。联合模型的列线图显示Radscore得分最高,其次是AJCC分期,最后是N分期和T分期。训练集和测试集中的校准曲线显示列线图的预测结果与真实结果具有较好的一致性。 结论 联合T分期、N分期、AJCC分期和增强CT的Radscore建立的列线图能够成功预测胃癌LVI。     

基于CT增强扫描静脉期的影像组学列线图预测晚期肺腺癌患者对培美曲塞+铂类化疗敏感性的价值

目的：探究影像组学列线图对晚期肺腺癌患者培美曲塞+铂类化疗疗效的预测能力。方法：回顾性收集经穿刺病理确诊为晚期肺腺癌的131例患者的资料,均行至少2个周期的培美曲塞+铂类化疗。将患者按照7∶3的比例随机分为训练集92例和测试集39例。依据实体肿瘤的疗效评价标准（RECIST）标准,将部分缓解患者纳入缓解组（68例）,疾病进展和疾病稳定患者纳入未缓解组（63例）。根据治疗前静脉期CT图像提取、筛选影像组学特征,得到影像组学评分（Radscore）,并建立影像组学逻辑回归（LR）模型;采用单因素及多因素logistic回归分析筛选独立预测因子,并构建临床预测模型;基于LR联合临床独立预测因子及Radscore构建影像组学列线图。采用ROC曲线和决策曲线分析（DCA）评估比较3种模型的预测效能及临床净收益。结果：临床预测模型、影像组学模型及影像组学列线图的训练集AUC分别为0.742、0.815和0.923,测试集AUC分别为0.684、0.726和0.760,表明影像组学列线图的预测效能高于临床预测模型及影像组学模型。DCA示影像组学列线图临床净收益高于临床预测模型及影像组学模型。结论：影...     

基于术前CT影像特征预测胆囊癌淋巴管浸润的研究

目的 评估术前胆囊癌CT影像特征对预测胆囊癌淋巴管浸润（LVI）的价值,构建预测胆囊癌LVI的列线图模型并评价其预测效能。方法 回顾性分析116例接受术前增强CT检查的胆囊癌病人的临床、病理及影像资料。病人按6︰4比例随机分为训练集72例,验证集44例。根据病理结果将病人分为LVI阳性组及LVI阴性组。由2位放射科医生评估训练集及验证集的CT影像特征,包括肿瘤基底浸润胆囊壁范围、影像T分期和N分期、有无胆囊结石。采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验及χ²检验比较2组病人中各项CT征象的差异性,并对训练集采用logistics回归分析筛选独立危险因素。建立列线图预测模型,采用受试者操作特征（ROC）曲线评估预测模型的预测效能并计算相应的曲线下面积（AUC）,绘制校准曲线对列线图预测模型进行验证。采用决策曲线评价其临床净获益。结果 训练集及验证集中,LVI阳性组的CT影像N分期、肿瘤基底浸润胆囊壁范围、T分期均显著高于LVI阴性组（均P<0.05）。多因素分析结果显示影像N分期、T分期、肿瘤基底浸润胆囊壁范围为LVI独立危险因素。建立列线图预测模型,结果显示肿瘤基底浸润范围的得分最高,其次是N分期,再次是T分期。决策曲线分析显示模型的净获益良好,训练集和验证集中CT影像特征预测LVI的ROC曲线的AUC分别为0.828（95%CI：0.721~0.907）、0.752（95%CI：0.599~0.870）,差异无统计学意义（P>0.05）。训练集AUC的截断值为0.521时,模型在训练集中的敏感度、特异度分别为0.629和0.892;验证集AUC的截断值为0.432时,对应的敏感度和特异度分别为0.778和0.654。结论 联合T分期、N分期及肿瘤基底浸润范围建立的列线图预测模型,能够有效预测胆囊癌LVI。     

基于临床-影像组学列线图模型术前预测进展期胃癌神经侵犯的价值

目的:探讨基于增强CT影像组学特征和临床独立危险因素构建的联合模型及其列线图在术前预测进展期胃癌(AGC)周围神经侵犯(PNI)中的价值。方法:回顾性分析171例AGC患者的CT图像和临床资料。将171例患者按7:3的比例随机分为训练组119例(PNI阳性83例,阴性36例)和验证组52例(PNI阳性37例,阴性15例)。依次使用Spearman相关性分析及绝对收缩与选择算子(LASSO)对增强CT静脉期图像上提取的组学特征进行降维和筛选,并建立影像组学标签(V-Radscore)。使用单因素分析比较PNI阳性组与阴性组之间的V-Radscore和术前临床指标值,将差异具有统计学意义的指标纳入多因素logistic回归分析,得到PNI相关的独立危险因素,同时构建影像组学模型(V)、临床模型(C)和组合模型(V+C),并在训练组构建组合模型的列线图。采用受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和符合率来评价模型的诊断效能,使用校准曲线评价列线图模型在训练组和验证组中的拟合程度,使用决策曲线分析(DCA)来评价列线图的临床应用价值。结果:PNI的独立危险因素包括V...     

基于增强CT影像组学列线图预测进展期胃癌隐匿性腹膜转移

目的 探讨基于增强CT影像组学列线图在术前预测进展期胃癌隐匿性腹膜转移（PM）中的价值。方法 回顾性收集经手术病理证实为进展期胃癌且行术后PM评估的110例病人的临床及影像学资料,其中男77例,女33例,平均年龄（64.65±10.24）岁。所有病人术前均行全腹部增强CT检查且PM诊断为阴性。将全部病人按7∶3的比例随机分为训练集77例（术后PM阳性33例）与验证集33例（术后PM阳性14例）。采用卡方检验及二元Logistic回归分析筛选与隐匿性PM显著相关的独立预测因素来构建临床模型。基于增强CT影像提取并筛选影像组学特征,构建组学模型并计算模型的影像组学评分（Radscore）。将临床独立预测因素与Radscore联合来构建联合模型及其列线图。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估各模型的预测效能,DeLong检验比较各模型间的AUC值,并用校准曲线及决策曲线分析评估联合模型的拟合优度和临床价值。结果 在训练集及验证集中,联合模型的预测效能（AUC值分别为0.944、0.915）均高于临床模型（AUC值分别为0.780、0.865）及组学模型（AUC值分别为0.844、0.825）...     

基于增强CT影像组学列线图预测单发肝细胞癌GPC3表达状态

目的 探讨增强CT影像组学列线图在鉴别单发肝细胞癌（HCC）磷脂酰肌醇蛋白聚糖3（GPC3）表达中的价值。方法 回顾性收集来自2个医疗机构共152例单发HCC病人的临床及影像资料,所有病人均行上腹部增强CT扫描并记录GPC3表达水平。天津市第一中心医院的106例病人资料作为训练集（GPC3阳性83例、阴性23例）,天津医科大学肿瘤医院的46例病人资料作为验证集（GPC3阳性35例、阴性11例）。对所有病人术前1个月内增强CT影像进行影像组学特征提取。在训练集中,对所有影像组学特征进行降维并得到最优子集,计算影像组学评分（Radscore）;比较GPC3阳性组和阴性组间临床资料[包括血清甲胎蛋白（AFP）、糖类抗原199（CA199）等]的差异,将差异有统计学意义的指标进行二元logistic回归分析,获得GPC3阳性的独立预测因素。将获得的临床信息及Radscore分别建立临床列线图、影像组学列线图及联合列线图。采用受试者操作特征曲线下面积（AUC）分析各列线图对GPC3表达状态的预测能力,采用DeLong检验比较各列线图间的诊断效能,并用决策曲线分析评估列线图的临床价值。使用验证集数据对列线图预测效能进行验证。结果 二元logistic回归显示血清AFP、CA199、Radscore是GPC3阳性的独立危险因素[优势比（OR）分别为8.503、1.090、13 300.044,均P<0.05]。校准曲线显示联合列线图对GPC3阳性表达的预测概率与实际概率一致性良好。训练集中,联合列线图的AUC（0.918）高于影像组学列线图（0.842）和临床列线图（0.787）（均P<0.05）,联合列线图的敏感度最高,而临床列线图的特异度最高;验证集中,联合列线图的AUC（0.896）高于影像组学列线图（0.726）和临床列线图（0.803）（均P<0.05）,联合列线图的敏感度和特异度均最高。决策曲线分析显示当阈值概率处于16%~86%时,联合列线图的临床净获益高于临床列线图和影像组学列线图。结论 基于增强CT的影像组学列线图可以术前鉴别单发HCC GPC3阳性和阴性表达,联合列线图进一步提高了预测效能。     

临床及CT平扫特征列线图预测幕上脑实质出血早期血肿扩大的价值

目的:评价临床及CT平扫特征构建的列线图模型预测幕上脑实质出血早期血肿扩大(HE)的价值。方法:回顾性分析291例幕上脑出血患者的临床资料及CT征象。根据HE的发展,将患者分为HE组(n=131)和非HE组(n=160),按7∶3比例采用随机分层抽样将患者分为训练集(n=204)和验证集(n=87),比较两组患者的临床资料和CT征象,采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素,并构建列线图预测模型。分别使用受试者操作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)、校准曲线和临床影响曲线(CIC)评估模型的区分度、校准度和临床实用性。结果:空腹血糖、黑洞征、漩涡征、混杂征是HE的独立危险因素(P均<0.05)。列线图模型在训练集、验证集AUC分别为0.787(95%CI:0.723～0.851)、0.716(95%CI:0.594～0.839)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,模型的预测结果与实际结果差异无统计学意义(χ²=9.007,P=0.342,R²=0.328)。校准曲线显示模型的拟合效果较好。CIC显示...     

基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺乳头状癌与结节性甲状腺肿的价值

目的 探讨基于CT影像组学列线图鉴别诊断甲状腺乳头状癌(PTC)与结节性甲状腺肿(NG)的临床价值。方法 回顾性分析经病理证实的甲状腺结节患者的临床资料及CT图像。术前2周内行CT平扫及增强扫描；PTC 113例，NG 119例；以7∶3的比例随机分层抽样划分成训练集(n=162)和测试集(n=70)。从CT平扫及双期增强图像中提取甲状腺结节相关征象和影像组学特征，通过临床影像征象和影像组学特征筛选，训练集与测试集均构建4个独立模型并计算影像组学评分，基于影像组学评分和临床模型构建联合模型，并基于联合模型绘制列线图。通过受试者工作特征曲线、曲线下面积(AUC)、连续净重分类改善度(NRI)及综合判别改善度(IDI)等多个指标评估各模型对PTC与NG的鉴别诊断效能，利用校准曲线直观的评估列线图的可靠性与准确性，使用决策曲线评估列线图的临床实用价值。结果 平扫、动脉期、静脉期分别保留了6、4、3个影像组学特征，分别构建单期相影像组学模型。单期相中，平扫模型鉴别诊断效能最优，6个独立预测因子用于构建临床模型，基于联合模型的列线图对PTC与NG具有最高的鉴别诊断效能(训练集：AUC为0.980...     

CT影像组学联合血清炎症参数预测肝癌根治术后辅助TACE的早期复发

目的 探讨CT影像组学联合血液炎症指标的综合列线图评估肝细胞癌（HCC）根治术后辅助肝动脉化疗栓塞（PA-TACE）早期复发的效能。方法 从南通市第一人民医院电子病历系统中选择2017年6月至2021年6月外科手术后1个月接受PA-TACE治疗的原发性肝癌患者130例，按7∶3随机分成训练组92例和验证组38例。收集、评估所有患者的临床资料、CT影像组学数据、病理学资料、PA-TACE术前1周内血液学指标。评估PA-TACE术后早期复发和未早期复发患者的临床资料。使用R语言进行数据分析、影像组学特征筛选、LASSO回归分析、绘制ROC曲线、列线图建立及DCA曲线绘制。结果 在训练组和验证组中，CT影像组学预测PA-TACE术后早期复发的AUC分别为0.79(95%CI:0.70～0.89)、0.78(95%CI:0.62～0.94)。单因素多因素回归分析表明GLR(P<0.01)是与PA-TACE早期复发相关的血液学指标。训练组中，临床模型、综合列线图模型预测PA-TACE早期复发的AUC分别为0.68(95%CI:0.56～0.79)和0.80(95%CI:0.71～0.89)...     

基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的多中心研究

【摘要】目的：探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的价值。方法：以病理诊断为金标准,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院437例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组305例（Ⅰ/Ⅱ级217例,Ⅲ级88例）和验证组132例（Ⅰ/Ⅱ级94例,Ⅲ级38例）,将阜阳市人民医院（n=129）和太和县人民医院（n=162）291例浸润性乳腺癌患者（Ⅰ/Ⅱ级203例,Ⅲ级88例）作为外部测试组。对比分析双乳内外斜位（MLO）和头尾位（CC）图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像使用深睿医疗多模态科研平台进行图像分割和影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法对组学特征进行降维并使用逻辑回归构建影像组学模型。临床指标经单因素及多因素二元Logistic回归分析并构建临床模型。影像组学评分联合临床指标构建列线图。采用受试者工作特征（ROC）曲线和决策曲线分析（DCA）评价模型性能,使用Delong检验比较模型间的预测效能。结果：最终筛选出3个与浸润性乳腺癌组织学分级最相关的影像组学特征。列线图对浸润性乳腺癌组织学分级的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.811、0.825和0.803,诊断效能优于单一模型。DCA显示在概率值为20%～60%时,训练组、验证组及外部测试组列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的净收益高于影像组学模型及临床模型。结论：基于数字乳腺X线影像组学模型对浸润性乳腺癌组织学分级的预测具有较高的效能,对患者制定个性化治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。     

双层探测器光谱CT定量参数联合常规CT特征列线图评估含高级别亚型成分肺浸润性非黏液腺癌的价值

目的探讨双层探测器光谱CT定量参数联合常规CT特征列线图评估含高级别亚型(HGP)成分肺浸润性非黏液腺癌的价值。方法该研究为病例对照研究。回顾性分析2022年2月至2023年5月苏州大学附属第一医院71例经手术切除且病理证实为肺浸润性非黏液腺癌患者的临床及影像学资料, 将其分为HGP组和非HGP(non-HGP)组。分析病灶的大小、形状、密度、内部征象、边缘、胸膜牵拉征等常规CT特征, 并测量动脉期(AP)及静脉期(VP)病灶的碘浓度(IC)、电子云密度(ED)、标准化碘浓度(NIC)等光谱CT定量参数。2组指标比较采用独立样本t检验、Mann-WhitneyU或χ2检验。将单因素分析中差异有统计学意义的参数纳入多因素logistic回归分析, 筛选出预测含HGP成分肺浸润性非黏液腺癌的独立影响因素, 然后构建常规CT特征模型、光谱CT定量参数模型及联合模型, 并绘制列线图。采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)评估各模型性能, AUC比较采用DeLong检验。以决策曲线(DCA)评估模型的临床净获益。结果 HGP组与non-HGP组在病灶密度、分叶征、毛刺征、ICAP、ICVP、NI...     

基于CT影像组学结合临床影像特征预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗疗效

目的:探讨基于增强CT的影像组学结合临床影像特征的列线图在预测局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)患者诱导化疗(ICT)疗效中的价值。方法:回顾性分析2014年7月至2022年3月178例LA-NPC(Ⅲ、Ⅳ期)患者的临床及CT图像资料，以7:3随机将患者分为训练组(n=125)和测试组(n=53)。采用3D-Slicer勾画容积感兴趣区(VOI)并用Pyradiomics包提取特征。使用单-多因素Logistic回归选择临床预测因子。采用最小绝对收缩与选择算法(LASSO)筛选组学特征，最后通过多变量Logistic回归构建临床、影像组学及联合模型，并绘制列线图。以受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评估和比较三种模型的预测效能。应用决策曲线(DCA)观察列线图的临床净获益。结果:Logistic回归分析结果显示T分期(OR=0.45,P=0.004)、癌灶强化程度(OR=2.706,P=0.038)、血小板/淋巴细胞比值(PLR)(OR=0.289,P=0.024)是ICT疗效的临床预测因子，基于以上3者构建临床模型。基于22个与ICT疗效显著相关的组学特征构建影像组学模型...     

钆塞酸二钠增强多模态 MRI联合临床特征同时预测肝细胞癌CK19表达及微血管侵犯的价值

【摘要】目的：探讨钆塞酸二钠多模态MRI联合临床特征构建的列线图模型同时预测肝细胞癌（HCC）中CK19表达及微血管侵犯(MVI)的价值。方法：回顾性搜集经病理诊断为单发性HCC的106例患者的病例资料,术前均行钆塞酸二钠增强多模态MRI检查,且术后病理报告清晰描述CK19及MVI状态。将CK19/MVI双生物学标志物分为双阳组（CK19及MVI均为阳性,19例）与非双阳组（87例）,比较两组间临床及影像特征的差异,通过多因素Logistic回归筛选独立预测因子,并通过R软件构建CK19/MVI双阳性表达的列线图模型。结果：临床特征中年龄、AFP、NLR、PLR在双阳组与非双阳组间差异有统计学意义（P＜0.05）,影像特征中T1rt-pre、T1rt-20min、ADC值、肿瘤直径、肿瘤包膜、肿瘤边缘、坏死、瘤周强化、肝胆期瘤周低信号在两组间差异有统计学意义（P＜0.05）,其余参数在两组间差异无统计学意义（P＞0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示PLR、T1rt-20min、肝胆期瘤周低信号是CK19/MVI双阳表达的独立预测因子,各预测因子的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.729、0.706、0.708。建立的列线图预测模型AUC为0.854,校准预测曲线与标准曲线贴合尚可。结论：钆塞酸二钠增强多模态MRI联合临床特征术前能较好地同时预测CK19表达及微血管侵犯,并通过列线图模型为个体化预测提供参考。     

经肝动脉化疗栓塞治疗中期肝癌预后的预测模型的建立和验证

【摘要】 目的 建立并验证对中期肝癌（BCLC B期）患者行 TACE治疗的生存期列线图预测模型。方法 收集2009年1月至2017年12月在3所单位接受TACE治疗的首诊首治中期肝癌患者。其中常州市第一人民医院和常州市第二人民医院作为训练集,苏州大学附属第一医院作为测试集。收集患者的基线资料。计算患者的生存期,采用Kaplan- Meier法绘制生存曲线,采用log-rank检验进行生存分析。采用Cox回归模型分析影响生存的预后因素并建立列线图。采用AUROC及C指数比较每个模型预测的准确性及效能。结果 训练集158例,测试集141例,共计299例中期肝癌患者。训练集和测试集的生存时间分别为22.7（19.9～30.1）和23.8（19.9～29.0）个月（P=0.96）。单因素分析中,性别、AFP、肿瘤大小、白蛋白、AST、Child-Pugh分期、up-to-7标准、up-to-11标准及肿瘤应答均与预后相关（P＜0.05）。在多因素分析中,AFP、up- to-11标准及肿瘤应答为独立预后因素（P＜0.05）。基于独立预后因素建立的列线图预测模型在训练集和测试集的C指数分别为0.700（95%CI:0.693～0.707）和0.647（95%CI:0.637～0.657）。列线图模型预测1年、2年生存率的AUROC值和C指数都高于HAP、BCLC B sub-classification及new BCLC B sub-classification等模型。结论 列线图模型能够很好地预测BCLC B期肝癌行TACE治疗的生存期,模型的准确性及效能都高于其他模型,有助于筛选获益患者及预后分层。     

胸部CT特征预测普通型新型冠状病毒肺炎患者转归的价值

【摘要】目的:探讨胸部CT特征评估普通型新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者转归情况的价值。方法：搜集入院时为普通型COVID-19的患者158例,根据入院后2~7天内是否发展为重症肺炎分为普通型组和转重症组;记录其临床资料、血清学指标以及胸部CT表现。利用多因素Logistic回归筛选普通型COVID-19转重症肺炎的独立影响因素。利用列线图预测普通型COVID-19患者的预后。结果：淋巴细胞计数减少（P=0.032）、病灶累及右肺中叶（P=0.020）、病灶累及肺叶数（P=0.021）以及病灶占整肺体积百分比（P=0.013）是影响普通型COVID-19转重症的独立影响因素。列线图模型拟合度为0.85,提示模型预测结果与实际一致性较好。结论：胸部CT的特征表现对普通型COVID-19患者临床分型的转变具有较好的预测能力,列线图可以方便地预测出每例普通型COVID-19患者转为重症肺炎的概率。     

乳腺磁共振BI-RADS 4类非肿块样病变恶性风险预测的列线图模型研究

【摘要】目的：基于乳腺MRI的影像征象,建立BI-RADS 4类非肿块样病变恶性风险预测的列线图模型。方法：回顾性分析2017年1月-2019年12月乳腺MRI BI-RADS 4类患者的影像资料,采用多因素logistic回归分析非肿块样病变恶性危险性因素,建立列线图恶性诊断模型并评估诊断效能。结果：共120例女性患者符合纳入标准,年龄21～77岁,平均42.8±12.1岁,良性病变74例,恶性病变46例。单因素及多因素logistic回归分析显示分布类型、腋窝淋巴结结构改变、MIP阳性和ADC值是非肿块样恶性病变的独立危险因素,P＜0.05。进一步建立列线图发现腋窝淋巴结结构改变、MIP阳性、节段样分布和ADC值较小的患者评分较高,恶性病变风险较大。列线图恶性诊断模型有良好的鉴别能力,内部验证及外部验证C-index分别为0.905、0.843。结论：建立了一个数据化的乳腺MRI BI-RADS 4类非肿块样恶性病变预测模型图可对乳腺非肿块样病变患者进行个性化的恶性风险评估,有助于临床诊治。     

基于乳腺癌超声特征及临床病理指标的列线图预测腋窝淋巴结转移风险

目的 探讨基于超声特征联合临床病理指标的列线图预测乳腺癌腋窝淋巴结转移风险的价值。资料与方法 回顾性分析2014年1月—2021年10月于石河子大学第一附属医院经病理证实的1 038例乳腺癌患者（共1 099个肿块）的超声图像及病理资料,按检查时间分为训练组和验证组。基于多因素Logistic回归筛选与腋窝淋巴结转移相关的独立预测因素,建立回归模型并制作列线图,利用验证组数据及校准曲线验证列线图。绘制受试者工作特征曲线、决策曲线评估列线图的预测效能。结果 多因素Logistic分析结果显示,乳腺癌肿块最大径（OR=1.906,95%CI 1.397～2.609,P<0.001）、纵横比（OR=0.425,95%CI 0.284～0.634,P<0.001）、边界（OR=0.373,95%CI 0.267～0.520,P<0.001）、Adler血流分级（OR=3.188,95%CI 2.049～5.107,P<0.001）、病理类型（OR=2.975,95%CI 1.759～5.267,P<0.001）及人表皮生长因子受体2表达状态（OR=1.439,95...     

基于钆塞酸二钠增强MRI列线图预测MVI阴性肝细胞癌术后复发

【摘要】目的：探讨基于钆塞酸二钠（Gd-EOB-DTPA）增强MRI列线图模型预测微血管浸润（MVI）阴性肝细胞癌（HCC）患者根治性切除术后无复发生存（RFS）的价值。方法：回顾性搜集2015年2月-2021年5月在我院接受根治性肝切除术且经病理证实为MVI阴性的HCC患者125例,分析患者的术前临床资料、MRI资料及术后病理资料。通过单因素和多因素Cox比例风险模型分析获得患者术后RFS的独立危险因素,并构建预测患者1、3和5年RFS率的列线图模型,采用C指数和受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的区分度,采用校准曲线评价模型的一致性。结果：随访过程中,37例HCC患者复发,中位RFS时间为27.1个月［95%置信区间（CI）：43.3~54.1个月］,术后1、3和5年RFS率分别为88.0%、71.9%、45.9%。多因素分析结果显示病理分级［风险比（HR）=4.807,95% CI:1.126~20.526,P=0.034］、肝胆期瘤周低信号（HR=3.755,95% CI:1.736~8.122,P=0.001）、肝胆期病灶-肝实质信号强度比（RIR）（HR=0.019,95% CI:0.001~0.396,P=0.010）是HCC患者术后RFS的独立危险因素。整合上述3个变量构建的列线图预测模型的曲线下面积（AUC）为0.819（95% CI：0.740~0.882）,同时经Bootstrap内部验证,该模型的C指数为0.795（95%CI：0.723~0.867）,且校准曲线验证结果显示该模型预测概率与实际观察概率吻合度较好。结论：基于Gd-EOB-DTPA增强MRI构建的列线图可以有效预测MVI阴性HCC患者的术后RFS。     

基于18F-FDG PET代谢参数及临床参数的列线图生存预测模型预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者预后的价值

目的 构建基于18F-氟脱氧葡萄糖（FDG）PET代谢参数及临床参数的列线图生存预测模型，并验证其对弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者预后的预测价值。 方法 回顾性分析2011年3月至2019年11月于南京大学医学院附属鼓楼医院以及南京医科大学第一附属医院经组织病理学检查确诊的383例未经治疗的DLBCL患者的18F-FDG PET/CT影像学资料和临床资料，其中男性204例、女性179例，年龄19~93（47.3±14.9）岁。按照7∶3的比例采用随机数字表法将患者分为训练组（n=268例）和验证组（n=115例）。勾画并计算患者总肿瘤代谢体积（TMTV）和病灶糖酵解总量（TLG）。采用Kaplan Meier生存分析、单因素和多因素Cox比例风险回归模型对患者无进展生存（PFS）期及总生存（OS）期进行预后分析并构建生存预测模型。通过训练组和验证组的校准曲线、一致性指数（C-index）以及临床决策曲线分析（DCA）对预测模型进行评估。 结果 训练组单因素分析结果显示，年龄、乳酸脱氢酶（LDH）水平、美国东部肿瘤协作组行为状态（ECOG PS）评分、Ann Abor分期、大包块、TMTV及TLG为预测PFS期的危险影响因素（HR=1.670~3.277，均P<0.05）；年龄、LDH水平、B症状、ECOG PS评分、Ann Abor分期、大包块、TMTV及TLG为预测OS期的危险影响因素（HR=1.661~4.193，均P<0.05）。训练组多因素分析结果表明，年龄、LDH水平、Ann Abor分期及TLG是预测DLBCL患者PFS期和OS期的独立影响因素（HR=1.589~3.367，均P<0.05）。校准曲线显示，该预测模型具有较好的预测一致性；C-index评估结果显示，训练组和验证组预测模型具有较高的准确性（PFS期:0.724对0.762； OS期:0.749对0.753）。临床DCA结果表明，预测模型可以给患者带来更多的临床获益。 结论 基于18F-FDG PET代谢参数TLG及临床参数（年龄、LDH水平、Ann Abor分期）生存预测模型能够很好地对DLBCL患者进行预后评估，为精准个性化治疗提供可能。