基于多序列MRI影像组学模型预测宫颈鳞癌病理组织分型

• 作者: 亢野 孙洪赞 徐臣 李笑然 郭妍
• 来源期刊: 磁共振成像
• 学科: 医学
• 关键词: 磁共振成像 子宫颈肿瘤 病理学 影像组学 预测 组织分型
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 子宫疾病MRI专题
• 页码范围: 481-486
• 页数: 6页
• 分类号: R445.2|R737.33
• 字数: 5799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2020.07.001

摘要

目的 探讨基于MR平扫多序列的影像组学模型在预测宫颈鳞癌组织分型的价值.材料与方法 回顾性收集103例经病理证实子宫颈鳞癌患者,角化型48例,非角化型55例,按3︰1比例随机分成训练集和测试集.所有患者均在治疗前行常规磁共振平扫成像,经预处理后,逐个序列图像手动勾画三维肿瘤感兴趣区,提取并筛选影像组学特征,在训练集中,分别基于T1、T2、T2抑脂序列图像特征及联合以上多序列图像特征,构建朴素贝叶斯预测模型,并在测试集中进行预测和评价.结果 训练集中T1、T2、T2抑脂及联合多序列模型ROC曲线AUC值分别为0.718、0.705、0.756和0.863(P<0.001),组间ROC曲线Delong test检验中显示联合模型ROC曲线与T2、T1模型ROC曲线存在统计学差异,P值分别为0.004和0.018;测试集中联合多序列预测非角化型结果最佳,ROC曲线的AUC值为0.860,P=0.003,准确率为0.720,召回率0.900;组间ROC曲线比较仅发现联合模型ROC曲线与T1模型ROC曲线存在统计学差异,Z=2.200,P=0.027.结论 基于MR多序列的影像组学模型能够预测宫颈鳞癌非角化型,并且联合多序列的预测模型预测效果最好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙洪赞	中国医科大学附属盛京医院放射科	66	224	8.0	13.0
2	亢野	中国医科大学附属盛京医院病理科	4	7	1.0	2.0
3	徐臣	中国医科大学附属盛京医院放射科	5	13	1.0	3.0
4	李笑然	中国医科大学附属盛京医院放射科	1	0	0.0	0.0