基于灰阶超声影像组学的颈部淋巴瘤预测模型研究

• 作者: 张旭 黄品同
• 来源期刊: 中华超声影像学杂志
• 关键词: 超声检查 淋巴结 淋巴瘤 影像组学
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 506-512
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn131148-20201222-00960

摘要

目的:通过构建基于灰阶超声影像组学特征的颈部淋巴瘤预测模型，评价超声影像组学在颈部淋巴瘤诊断中的应用价值。方法:回顾性分析2016年6月至2020年6月浙江大学医学院附属杭州市胸科医院294例因颈部淋巴结肿大就诊患者的超声图像资料，应用影像组学方法对图像进行特征提取，使用计算机生成的随机数按照7∶3的比例分配到训练队列和验证队列。采用最小绝对收缩和选择算法(LASSO)筛选最优特征，应用支持向量机(SVM)构建影像组学预测模型，计算ROC曲线下面积(AUC)评估预测模型的性能，并与高年资超声主治医师的诊断相比较，以期评估影像组学模型的诊断效能。结果:294例颈部淋巴结的病理结果：95例为淋巴瘤(其中32例为霍奇金淋巴瘤，63例为非霍奇金淋巴瘤)，199例为非淋巴瘤(其中转移性淋巴结34例，淋巴结结核67例，反应性增生淋巴结98例)。从灰阶超声图像中提取出107个特征，经过预处理及筛选其中5个特征与淋巴瘤显著相关。运用筛选出的5个影像特征构建的预测模型在训练队列及验证队列AUC、敏感性、特异性、准确性分别为0.835、85.1%、85.7%、85.5%，0.793、82.1%、83.1%、82.8%，高年资超声主治医师诊断颈部淋巴瘤的AUC、敏感性、特异性、准确性分别为0.714、65.3%、79.9%、75.2%。影像组学预测模型优于高年资超声主治医生诊断(AUC：0.793对0.714， Z＝0.434)，差异有统计学意义( P<0.05)。 结论:基于灰阶超声的影像组学特征可以提供更多的淋巴瘤诊断信息，对颈部淋巴瘤的诊断具有良好的效能，其诊断效能优于高年资超声主治医师。