基于增强CT图像纹理特征术前预测肝细胞癌微血管侵犯状态及危险度等级

【摘要】目的：探讨基于增强CT图像纹理特征模型术前预测肝细胞癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的价值。方法：回顾性搜集本院2018年1月至2022年12月经手术病理证实的HCC患者496例，按2:1的比例随机分为训练组（331例）和测试组（165例）。采用ITK SNAP图像纹理分析软件对HCC瘤灶及瘤周邻近区域勾画兴趣区（ROI）并进行图像纹理特征提取、筛选，采用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归算法对576个纹理特征进行降维，使用多变量Logistic回归提取有意义的纹理特征建立模型以预测MVI状态及危险度等级。联合纹理特征和肿瘤临床分期建立列线图以预测MVI危险度等级。采用ROC曲线下面积（AUC）评价模型的诊断效能。结果：训练组与测试组患者的年龄、性别、肿瘤位置差异均无统计学意义。基于增强CT图像纹理特征模型可以较好地预测MVI状态及危险度等级，在训练组和验证组中预测有无MVI的AUC分别为0.783、0.773，敏感度分别为0.705、0.883，特异度分别为 0.750、0.722；在训练组和验证组中预测MVI危险度等级的AUC分别为0.743、0.718。联合纹理特征和肿瘤临床分期建立的列线图对MVI危险度等级的预测效能（AUC=0.856）优于单纯纹理特征模型。结论：基于增强CT图像纹理特征模型可用于术前预测肝细胞癌的MVI状态和危险度等级，是一种可靠的临床评估工具，对临床医师选择合适的治疗方案、准确评估预后具有重要参考价值。