MRI影像组学联合炎症因子对肝细胞肝癌微血管侵犯的预测价值

【摘要】目的：探讨基于MRI影像组学联合炎症因子术前预测肝细胞肝癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的价值。方法：纳入经病理证实的HCC患者221例,其中MVI阳性117例,MVI阴性104例。比较MVI阴性与阳性患者的炎症因子、影像特征差异,运用多因素Logistic分析确定MVI的独立危险因素,建立影像特征及炎症因子预测模型。勾画Gd-DTPA 增强门静脉期瘤周20mm及瘤内所有层面,使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法筛选影像组学特征,建立瘤周、瘤内、瘤周及瘤内共三种影像组学模型。选择瘤周、瘤内影像组学及炎症因子建立联合预测模型,使用ROC曲线在验证组中评估模型的预测效能。结果：Logistic多因素分析结果显示肿瘤最大直径、包膜、动脉期瘤周强化、［碱性磷酸酶（ALP）+γ-谷氨酰转肽酶(GGT)］/淋巴细胞计数（AGLR）是MVI的独立危险因素,基于上述独立危险因素建立的影像特征及炎症因子预测模型预测HCC MVI的ROC曲线下面积（AUC）训练组为0.80,验证组为0.75。基于瘤周及瘤内影像组学建立的影像组学模型较仅包含瘤内影像组学的模型预测HCC MVI的AUC高（瘤周及瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.83、0.79,瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.75、0.73）。瘤周、瘤内影像组学及炎症因子构建的联合预测模型预测HCC MVI的AUC训练组为0.87,验证组为0.82。结论：基于Gd-DTPA门静脉期建立的瘤周及瘤内影像组学模型可对HCC MVI进行术前预测,联合炎症因子可进一步提高其预测效能。     

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。     

增强MRI影像组学对肝癌微血管侵犯的预测价值

目的:探讨基于增强MRI影像组学方法对肝细胞肝癌微血管侵犯(MVI)的术前预测价值。方法:回顾性分析108例经手术病理证实为肝细胞肝癌病例的临床及增强MRI图像资料,其中MVI阳性45例,MVI阴性63例。对增强MRI动脉期(AP)、门静脉期(PVP)及延迟期(DP)图像进行影像组学特征提取,筛选最有价值的组学特征,采用五折交叉验证将样本量训练组和测试组,对训练组构建基于AP、PVP、DP及基于3期特征融合的影像组学联合逻辑回归模型,并对MVI的独立预测因子构建逻辑回归模型。选择最优影像组学模型并结合临床影像特征模型构建临床影像组学模型。所有模型结果均用五折交叉均值表示。模型采用受试者工作特征曲线(ROC)分析模型的有效性,并用测试组进一步验证。结果:MVI临床影像特征的独立预测因素包括甲胎蛋白、肿瘤最大径、瘤内动脉及包膜情况。临床影像特征模型在训练组的诊断效能ROC曲线下面积(AUC)值0.864,测试组AUC值0.843。AP、PVP、DP及3期联合模型在训练组的诊断效能AUC值分别为0.898、0.874、0.894及0.898,测试组AUC值分别为0.861、0.864、0.8...     

肝细胞癌微血管侵犯的影像特征分析及相关预测模型的研究进展

微血管侵犯（MVI）是影响肝细胞癌（HCC）预后的重要因素。目前研究的热点包括分析HCC肿瘤大小、形态、包膜完整性、强化特征等与MVI相关的影像特征,以及包括Logistic回归分析风险预测模型、列线图模型及影像组学模型等MVI的术前预测模型的研究。对HCC的MVI影像特征及术前预测模型的研究进展予以综述。     

基于Gd-EOB-DTPA增强MRI纹理分析与血清学指标预测肝细胞癌微血管侵犯北大核心CSCD

目的:探讨基于Gd-EOB-DTPA增强肝胆期MRI的纹理分析技术联合血清学指标对肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的预测价值。方法:回顾性分析2018年12月-2022年6月在本院经手术病理确诊为HCC并在术前1个月内完成肝脏Gd-EOB-DTPA增强扫描(动脉期、门静脉期、延迟期及肝胆期)的206例患者的临床和MRI资料。记录术前甲胎蛋白(AFP)、谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)和PIVKA-Ⅱ四项血清学指标。按照病理检查结果分为MVI组和非MVI组。按照9:1的比例将所有患者分为训练集(MVI组91例,非MVI组94例)和验证集(MVI组9例,非MVI组12例)。分析两组患者基于肝胆期图像提取的HCC病灶的纹理特征及血清学指标的差异。纹理特征主要包括图像像素值的一阶特征和描述肿瘤内部及表面纹理的灰阶分布特征。采用多因素logistic回归分析筛选HCC发生MVI的独立危险因素,采用ROC曲线分析评估各单一变量及联合模型对MVI的预测效能。结果:纹理分析结果显示,与非MVI组相比,MVI组的GLCM_Energy、SumAverg、DifVarnc和CE_Entropy显著增高,而Teta-2显著降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。血清学指标方面,MVI组的谷丙转氨酶(ALT)、甲胎蛋白(AFP)和异常凝血酶原(PIVKA-Ⅱ)水平均显著高于非MVI组,差异均有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示GLCM_Energy(AUC=0.771),CE_Entropy(AUC=0.719)和PIVKA-Ⅱ(AUC=0.769)对MVI具有一定的预测效能,三个指标联合后具有更好的预测效能(AUC=0.888)。验证组中数据的逻辑回归分析结果显示2项纹理特征(GLCM_Energy、CE_Entropy)和血清学指标PIVKA-Ⅱ可预测MVI(P<0.001),AUC分别为0.688、0.684和0.758;而且将3项指标联合后可观察到更好的预测效能(AUC=0.860)。结论:基于Gd-EOB-DTPA增强肝胆期MRI提取的纹理特征(GLCM_Energy和CE_Entropy)联合血清学指标PIVKA-Ⅱ在术前预测HCC伴有MVI方面具有一定的价值。     

钆塞酸二钠增强MRI特征对肝细胞癌微血管侵犯的预测价值

目的 探讨术前钆塞酸二钠增强MRI特征预测肝细胞癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的价值。 方法 回顾性分析83例经手术病理确诊的HCC病人的术前影像及临床资料,其中男75例,女8例,平均（57.6±11.4）岁。所有病人均进行了MRI平扫和增强检查,分析其常规MRI征象和肝胆期征象。根据术后病理结果将病人分为MVI阳性组30例及MVI阴性组53例。采用t检验或χ²检验比较2组间临床和影像特征的差异,将差异有统计学意义的特征纳入多因素Logistic回归分析,获得独立危险因素后分别建立单独预测模型及联合预测模型,采用受试者操作特征曲线评估不同模型的预测效能,计算其曲线下面积（AUC）,并采用DeLong检验比较不同模型预测MVI的AUC。 结果 与MVI阴性组相比,MVI阳性组的肝胆期肿瘤最大径、瘤周晕征、肿瘤边缘分型中的单结节外突/多结节融合型占比均更高,肿瘤信号强度比值较低;常规MRI征象中包膜不完整性、瘤周强化的占比更高;AFP水平大于MVI阴性组（均P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示肝胆期的肿瘤最大径、瘤周晕征和单结节外突/多结节融合型均为HCC MVI的独立危险因素（OR值分别为1.424、26.998、6.144,均P<0.05）,肿瘤最大径越大、瘤周晕征阳性及单结节外突/多结节融合型表现的病人发生MVI的风险越高。联合预测模型、肿瘤最大径模型、单结节外突/多结节融合型模型和瘤周晕征模型预测MVI的AUC分别为0.926、0.803、0.792、0.823。联合模型预测MVI的敏感度、特异度和AUC值均最高,且AUC值分别高于肿瘤最大径模型、单结节外突/多结节融合型模型和瘤周晕征模型（均P<0.05）。 结论 钆塞酸二钠增强MRI上肿瘤最大径、单结节外突/多结节融合型和肝胆期瘤周晕征是预测MVI的独立危险因素,且三者联合预测效能更高。     

增强CT提取影像组学特征联合临床参数评估肝细胞癌微血管侵犯

目的 基于术前增强CT动脉期与静脉期图像分别提取影像组学参数联合临床参数构建影像临床联合模型评估肝细胞癌(HCC)患者是否微血管侵犯(MVI)。方法 回顾性搜集重庆医科大学附属第三医院以及重庆医科大学附属大学城医院2016年3月至2021年3月术后经病理证实有无MVI的HCC患者。以重庆医科大学附属第三医院的HCC患者为第一中心,以分层随机为原则将MVI阳性和MVI阴性的患者按照7∶3比例分为训练组和内部测试组,以重庆医科大学附属大学城医院患者为外部验证组,对所有患者进行原发病灶分割后,分别根据动脉期和静脉期进行影像组学特征提取。以训练组患者是否MVI阳性为研究标签,采用最小冗余最大相关(mRMR)以及套索算法(LASSO)进行影像组学特征降唯,并构建影像组学标签(Radscore);继而对临床参数进行特征降唯,以训练组患者是否MVI阳性为研究标签,采用多元逻辑回归构建临床模型Clinics。同时纳入联合临床模型中的临床参数与Radscore构建多元逻辑回归模型评估训练组患者是否MVI阳性,采用受试者工作特征曲线(ROC)评估Radscore, Clinics以及联合模型诊断MVI阳性...     

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)...     

预测DEB-TACE治疗肝细胞肝癌术后生存率的放射组学列线图

目的探讨CT放射组学列线图模型预测CalliSpheres药物洗脱微球-经导管动脉栓塞术(DEB-TACE)治疗肝细胞癌(HCC)生存期的价值。方法回顾性分析2016年1月至2018年12月经穿刺病理或临床诊断为HCC,且巴塞罗那临床肝癌B期(BCLC-B)行DEB-TACE的100例患者(训练组60例,测试组40例)。利用A.K.软件进行术前CT影像组学特征提取,并将选定的特征与相应的非零系数相乘的线性组合来计算每个患者的放射组学评分(Rad-score)。Cox回归分析与术后生存相关的独立危险因素。根据独立危险因素,共建立5个预测模型,并进行模型间AUC比较,选出最佳预测模型。以最佳预测模型生成影像组学列线图,并用校准图形法直观表示其预测符合度。结果 100例患者中,存活52例,死亡48例。肿瘤数目、GGT、Rad-score值是影响DEB-TACE治疗HCC术后生存期的独立危险因素,临床-静脉期影像组学联合模型在训练组和验证组中的AUC及准确率最高(训练组AUC=0.921,准确率84.4%;验证组AUC=0.904,准确率81.5%),为最佳模型。该模型在训练组和验证组中都显示...     

体素内不相干运动成像在预测肝癌微血管侵犯中的价值

【摘要】目的：探讨体素内不相干运动成像（IVIM）在预测肝细胞肝癌（HCC）微血管侵犯（MVI）中的价值。方法：回顾性纳入经手术病理证实为HCC的104例患者,并分为MVI阳性组和MVI阴性组。所有患者术前均完成了单b值DWI、多b值IVIM及增强扫描。测量HCC患者DWI参数表观扩散系数（ADC）及IVIM参数扩散系数（D）、灌注相关扩散系数（D*）和灌注分数（f）。比较MVI阳性组和阴性组DWI和IVIM参数的差异。采用Logistic回顾分析预测MVI阳性的独立危险因素,同时采用受试者操作特征（ROC）曲线评估差异有统计学意义的参数对MVI的预测效能。结果：在104例HCC中,MVI阳性57例,MVI阴性47例;MVI阳性组的ADC值和D值均低于MVI阴性组（P<0.05）,而两组的D*和f值差异无统计学意义（P>0.05）。D值是预测MVI的独立危险因素,当其临界值为0.853×10-3mm2/s,预测MVI阳性的曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度分别为0.826,80.9%和71.2%。结论：D值在预测HCC患者的MVI中优于ADC值,IVIM成像有助于HCC患者的精准治疗及术后管理。     

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。     

基于多期CT影像组学鉴别卵巢良、恶性肿瘤的临床应用价值

【摘要】目的：探讨基于多期CT影像组学模型及联合模型鉴别卵巢良、恶性肿瘤的临床应用价值。方法：回顾性搜集2018年1月-2022年7月经术后病理证实的144例良性及182例恶性卵巢肿瘤患者的临床及CT多期影像组学资料，将患者随机按7:3分为训练组228例及验证组98例。图像预处理并利用ITK-SNAP勾画肿瘤病灶区域，用PY提取组学特征，将提取特征正则化，采用Spearman相关分析，相关系数大于0.9，保留其一特征, 使用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归分析对组学特征降维，建立影像组学标签。将影像组学的优势期相与临床指标结合建立联合模型，利用列线图分析预测效能。结果：筛选出平扫、动脉期、静脉期及延迟期的特征数分别为22、7、10、22个，构建各期影像组学模型，结果显示延迟期为最优模型，在训练组中，其受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）为0.857。将临床特征与延迟期影像组学特征构建联合模型，其ROC的AUC值为0.870，优于临床模型，且差异有统计学意义（Z=3.376，P=0.0007）。验证组中，联合模型ROC的AUC值为0.844，优于临床模型，差异无统计学意义（Z=1.650，P=0.0989）。结论：CT扫描的延迟期影像组学特征鉴别卵巢良性与恶性肿瘤的效能优于其它期相，延迟期影像组学标签与临床特征相结合的联合模型有较高的鉴别诊断效能。     

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。     

原发性肝细胞肝癌微血管浸润分级的危险因素预测

【摘要】目的：肝切除术前预测肝细胞肝癌（HCC）微血管浸润（MVI）的分级有助于患者治疗策略的选择和预后的评估,本文对原发性HCC的MVI分级预测进行研究。方法：对117例经术后病理证实的原发性HCC患者进行回顾性研究,分析患者的基线资料及各项临床指标（性别、年龄、AFP、肝炎和肝硬化有无）、影像特征（肿瘤直径、数量、包膜）、病理（Edmondson分级）,将所有病例分为M0（无MVI）、M1（MVI低危组）和M2（MVI高危组）三组。采用单因素秩和检验、logistic回归、ROC曲线进行统计学分析。结果：单因素秩和检验显示不同MVI分级患者的肿瘤直径、包膜的差异有统计学意义（P＜0.001）,不同MVI分级的病理Edmondson分级差异也有统计学意义（P= 0.037）,其余因素在不同MVI分级中差异均无统计学意义（P>0.05）;进一步有序多分类logistic回归分析显示肿瘤直径（OR=0.195,P＜0.001）、包膜（OR=6.772,P＜0.001）及Edmondson分级（OR=5.720,P=0.040）为肝癌MVI分级的独立预测因子。预测MVI分级的最佳肿瘤直径临界值为3.9cm,直径＞3.9cm是MVI 2级的预测因子,其敏感度为92%,特异度为48.9%,曲线下面积（AUC）为0.764（95%CI：0.656～0.872,P＜0.001）。结论：肿瘤直径和包膜可作为术前肝癌MVI分级的有效预测指标,其预测效果与术后Edmondson分级相同。预测原发性HCC的MVI级别的最佳肿瘤直径阈值为3.9cm。     

CT纹理分析在鉴别肾上腺乏脂性腺瘤与肝细胞癌肾上腺转移瘤的价值

目的 探讨CT图像纹理分析在鉴别肾上腺乏脂性腺瘤与肝细胞癌（HCC）肾上腺转移瘤的价值。方法 选取我院经病理或临床证实的HCC肾上腺转移瘤和乏脂性腺瘤患者的临床和影像资料,采用Image软件于动脉期、静脉期轴位图像肿瘤最大层面手动绘制ROI,提取病灶的GLCM纹理参数,比较两组肿瘤各参数的差异,并分析各参数的诊断效能。结果 动脉期GLCM纹理参数中熵和能量组间差异有统计学意义（P<0.05）,静脉期熵和能量组间差异有统计学意义（P<0.05）,且乏脂性腺瘤组动脉期、静脉期的熵值均小于HCC肾上腺转移瘤组,能量均大于HCC肾上腺转移瘤组,其中静脉期熵的诊断效能最佳,其AUC为0.862,以6.577为临界值,敏感度和特异度分别为88.4%、69.7%。结论 CT增强图像纹理分析有助于鉴别肾上腺乏脂性腺瘤与HCC肾上腺转移瘤,其中静脉期的熵是最佳鉴别参数。     

CT影像组学预测结肠癌淋巴血管间隙浸润价值研究

目的：构建预测结肠癌淋巴血管间隙浸润（LVSI）的临床影像模型、CT影像组学模型和两者联合模型,并从中筛选出最优模型。方法：收集接受增强CT检查的365例结肠癌患者资料,根据手术病理结果分为LVSI+(n=84)及LVSI-(n=281),样本按7:3比例随机分为训练集（n=256）和验证集（n=109）。比较临床、影像指标组间差异并建立临床影像模型;对静脉期CT图像上全肿瘤区域进行感兴趣区（ROI）勾画并提取影像组学特征,经降维、筛选后共获得16个最优特征并建立CT影像组学模型;再构建临床影像与CT影像组学联合模型。比较各模型效能,绘制最优模型列线图,并评估其性能。结果：LVSI+及LVSI-组间淋巴结长径、癌胚抗原（CEA）、糖类抗原19-9 (CA19-9)、肿瘤部位差异均有统计学意义（P<0.05）。临床影像模型、CT影像组学及联合模型受试者工作特征曲线下面积（AUC）分别为0.726、0.784、0.851 （训练集）和0.729、0.768、0.833 （验证集）。联合模型AUC均大于临床影像模型（P<0.05）。列线图校准度较高,决策曲线范围为0.15～0.9...     

炎症标志物检测联合术前多模态MRI特征预测肝细胞癌微血管侵犯

【摘要】目的：探讨炎症标志物检测联合术前多模态MRI特征对肝细胞癌微血管侵犯（MVI）的预测价值。方法：回顾性搜集120例经病理确诊的肝细胞癌患者，根据术后是否发生MVI将患者分为MVI组和非MVI组，其中MVI组69例，非MVI组51例，对两组患者的一般资料（年龄、性别、BMI、肿瘤分化、ALBI分级、Child Pugh分级）、炎症标志物［中性粒细胞/淋巴细胞比率 ( NLR)、全身免疫炎症指数(SII)］以及MRI特征进行比较，应用Logistic回归分析术后发生MVI的影响因素，并以炎症标志物和MRI特征联合绘制ROC曲线，分析对MVI的预测价值。结果：MVI组的NLR、SII、ADC平均值（ADCmean）和肿瘤直径均明显高于非MVI组，差异均具有统计学意义（P均<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，NLR（OR=28.65，95%CI：3.690～501.4，P=0.005）、SII（OR=1.060，95%CI：1.029～1.109，P=0.001）、ADCmean（OR=1.23×105，95%CI：526.0～9.29×108，P=0.001）和肿瘤直径（OR=1.065，95%CI：1.022～1.127，P=0.008）均是影响术后发生MVI的危险因素。ROC曲线分析结果显示，NLR、SII、ADCmean和肿瘤直径联合预测发生MVI的效能最高(AUC=0.889)。结论：炎症标志物检测联合术前多模态MRI对肝细胞癌术后发生MVI有较高的预测价值。     

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CT增强图像的影像组学模型对鉴别结直肠癌旁肿瘤沉积及转移淋巴结的诊断价值

【摘要】目的：探讨基于CT增强图像的影像组学模型对鉴别结直肠癌旁肿瘤沉积（TD）及转移淋巴结（MLN）的诊断价值。方法：回顾性分析经手术病理证实且CT增强图像上可辨识的45个结直肠癌旁TD和45个转移性淋巴结的影像学资料。所有患者在术前一周内行全腹部CT平扫和动静脉双期增强扫描。使用Mazda软件,在CT静脉期增强图像上提取病灶的影像组学特征,随后采用软件自带的FPM法及主成分分析法对纹理特征进行特征选择及抽取的降维方法,筛选出有预测价值的纹理特征。并将样本随机分为训练集与验证集,使用降维后的特征和临床高危因素建立随机森林、决策树、朴素贝叶斯和逻辑式回归共4种机器学习模型,计算4种模型在验证集的鉴别诊断符合率,进行ROC曲线分析并获得曲线下面积（AUC）。结果：共提取794个影像组学特征,经降维后获得有鉴别诊断意义的9个主成分特征参数。建立的随机森林、决策树、朴素贝叶斯和逻辑式回归机器学习模型在验证集中对鉴别TD与MLN的符合率分别为100%、100%、100%和92.86%,ROC曲线下面积分别为0.83、0.71、0.94和0.89。结论：基于CT增强静脉期图像的影像组学模型对结直肠癌旁肿瘤沉积及转移性淋巴结的鉴别诊断具有较大价值。