基于CT影像组学构建肾透明细胞癌WHO/ISUP分级的预测模型

• 作者: 于勇 于楠 任革 吴宏培 张喜荣 贺太平 韩冬
• 来源期刊: 中华泌尿外科杂志
• 关键词: 癌,肾细胞 影像组学 病理分级 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 889-894
• 页数: 6页
• 字数: 4612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.issn.1000-6702.2019.12.003

摘要

目的 探讨基于CT影像组学构建肾透明细胞癌(ccRCC) WHO/国际泌尿病理学会(ISUP)分级预测模型的临床意义.方法 回顾性分析陕西中医药大学附属医院2014年3月至2018年12月行能谱CT增强扫描并经手术或穿刺活检病理确诊的104例ccRCC患者的临床资料.其中男70例,女34例;年龄(61.2±11.7)岁.肿瘤直径(139.6 ±28.5)mm;肿瘤位于右肾50例,左肾54例;有包膜72例;存在静脉瘤栓17例;伴有淋巴结肿大37例.采用分层抽样法按照7∶3比例随机将患者分为训练组(73例)和验证组(31例).根据2016版肾癌WHO/ISUP病理分级标准重新诊断并分级,将Ⅰ～Ⅱ级定义为低级别,Ⅲ～Ⅳ级定义为高级别.在CT增强扫描皮质期图像中计算ccRCC的影像组学特征.采用LASSO回归对训练组影像组学特征进行降维,并建立影像组学风险评分.采用二元logistic回归构建预测模型.采用Bootstrap法对训练组和验证组模型进行内部验证,分别计算受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、敏感性及特异性.采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型的校准度.结果 ccRCC影像组学特征降维后建立影像组学风险评分.训练组低、高级别风险评分分别为-2.49±1.73和1.23 ±2.17,差异有统计学意义(t=-7.785,P＜0.01).多因素二元logistic回归结果表明仅影像组学风险评分是预测ccRCC WHO/ISUP分级的独立危险因素(OR=3.576,95％ CI 1.964～6.513).预测模型为Y=1/[1 +exp(-Z)],Z=1.274×影像组学风险评分+0.072.Bootstrap法内部验证结果表明训练组的AUC为0.940(95％ CI 0.883～0.998),敏感性为95.5％,特异性为88.2％.Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果表明该预测模型的校准度较好(x2=4.463,P=0.813).验证组低、高级别风险评分分别为-2.27 ±2.02和0.82 ±2.08,差异有统计学意义(t=-3.832,P＜0.01).预测模型在验证组的AUC为0.859(95％ CI 0.723 ～0.995),敏感性为77.8％,特异性为81.8％.Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果表明,该预测模型的校准度较好(x2=14.554,P=0.068).结论 基于ccRCC CT增强扫描皮质期图像影像组学构建的预测模型,对预测ccRCC的WHO/ISUP分级具有较高诊断效能,可为患者的治疗及预后提供参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺太平	陕西中医药大学附属医院影像科	70	206	6.0	11.0
2	韩冬	陕西中医药大学附属医院影像科	20	43	3.0	6.0
3	张喜荣	陕西中医药大学附属医院影像科	37	76	4.0	6.0
4	于勇	陕西中医药大学附属医院影像科	41	116	5.0	8.0
5	于楠	陕西中医药大学附属医院影像科	31	64	4.0	5.0
6	任革	陕西中医药大学附属医院影像科	8	5	1.0	2.0
7	吴宏培	陕西中医药大学附属医院病理科	2	1	1.0	1.0