CT征象及能谱定量参数Nomogram模型鉴别直肠癌肠周脂肪癌性浸润与炎性浸润

【摘要】目的：联合CT征象及能谱定量参数建立基于Logistic回归的Nomogram预测模型鉴别有浸润征象的直肠癌肠周脂肪是癌性浸润还是炎性浸润。方法：搜集能谱增强CT检查肠周脂肪具有浸润征象的直肠癌患者62例，根据病理结果分为癌性浸润组32例，炎性浸润组30例。比较两组CT征象及能谱参数的差异，筛选鉴别诊断意义较大的特征建立Logistic回归模型，绘制Nomogram、ROC曲线图及校准曲线图。结果：鉴别意义较大的特征为肠周淋巴结增大（短径≥5mm）、动脉期水浓度差（Water差）和有效原子序数（Effective-Z）、静脉期Water差和碘浓度差（Iodine差）、延迟期Water差和标准化碘浓度差（NIC差）。上述七个特征纳入多因素Logistic回归模型绘制Nomogram，模型符合率为95.2%，ROC曲线下面积（AUC）为0.986，预测能力校准曲线示预测浸润和实际浸润一致性较高。结论：基于CT征象及能谱CT定量参数建立Nomogram预测模型在鉴别有浸润征象的直肠癌肠周脂肪是否伴随癌性浸润有重要价值。