| CT影像组学列线图预测胃癌内镜活检与术后病理学分型差异 |
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| 引用本文： | 赵帅,刘译阳,刘思腾,陈星枝,袁梦晨,尤亚茹,黄陈翠,高剑波.CT影像组学列线图预测胃癌内镜活检与术后病理学分型差异[J].中国介入影像与治疗学,2024,21(6):343-348. |
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| 作者姓名： | 赵帅 刘译阳 刘思腾 陈星枝 袁梦晨 尤亚茹 黄陈翠 高剑波 |
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| 作者单位： | 郑州大学第一附属医院放射科, 河南 郑州 450052;北京深睿博联科技有限责任公司研发中心科研合作部, 北京 100089 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（81971615）。 |
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| 摘 要： | 目的 评估基于CT影像组学的列线图预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型差异的价值。方法 回顾性分析126例经手术病理确诊的胃癌患者，根据内镜活检与术后病理结果是否一致将其分为一致组（n=77）与不一致组（n=49），同时按2∶1比例分为训练集与验证集。筛选临床预测因子，构建临床预测模型；于静脉期CT图像提取影像组学特征，采用L1正则化方法对特征进行筛选，以决策树、随机森林、逻辑回归3种机器学习（ML）算法构建影像组学模型；基于临床及最佳影像组学ML模型构建列线图；评估各模型及列线图的预测效能及其临床价值。结果 患者年龄、血小板计数、动脉期CT值是预测胃癌内镜活检与术后病理分型不一致的独立因子。3种ML模型中，随机森林预测效能较好，其在训练集与验证集中的曲线下面积（AUC）分别为0.835及0.724。临床模型、影像组学模型及列线图在训练集的AUC分别为0.764、0.835及0.884，在验证集分别为0.760、0.724及0.841；列线图在训练集与验证集均显示出较好的拟合度及临床实用性。结论 基于CT影像组学列线图用于预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型不一致性具有潜在临床应用价值。
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| 关 键 词： | 胃肿瘤 体层摄影术 X线计算机 病理学 影像组学 |
| 收稿时间： | 2024/3/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/4/15 0:00:00 |
Nomogram based on CT radiomics for predicting pathological types of gastric cancer: Difference between endoscopic biopsy and postoperative pathology |
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| ZHAO Shuai,LIU Yiyang,LIU Siteng,CHEN Xingzhi,YUAN Mengchen,YOU Yaru,HUANG Chencui,GAO Jianbo.Nomogram based on CT radiomics for predicting pathological types of gastric cancer: Difference between endoscopic biopsy and postoperative pathology[J].Chinese Journal of Interventional Imaging and Therapy,2024,21(6):343-348. |
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| Authors: | ZHAO Shuai LIU Yiyang LIU Siteng CHEN Xingzhi YUAN Mengchen YOU Yaru HUANG Chencui GAO Jianbo |
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| Institution: | Department of Radiology, the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou 450052, China;R&D Center Scientific Research Cooperation Department, Beijing Shenrui Bolian Technology Co., Ltd, Beijing 100089, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | stomach neoplasms tomography X-ray computed pathology radiomics |
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