MRI影像组学模型预测放化疗后直肠癌的病理完全缓解

• 作者: 陈佳乐（译） 任克（校）
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 国际期刊连线
• 页码范围: 478
• 页数: 1页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2022.r0507

摘要

为了保存器官，越来越需要术前评估局部晚期直肠癌（LARC）新辅助放化疗（nCRT）后的病理完全缓解（pCR），但MRI影像组学模型仍然缺乏大规模验证。目的 评估基于T2WI和DWMRI的影像组学模型预测LARC接受nCRT后的pCR，并将其性能与影像科医生的目测评估进行比较。资料与方法 回顾性纳入2009年1月—2018年12月期间接受nCRT后MRI扫描和选择性切除术的LARC病人（临床T3期或更高，淋巴结转移阳性，或两者兼有）。以手术病理分析作为pCR的参考标准。从nCRT后的MRI影像中选择T2WI影像和表观扩散系数（ADC）图上勾画兴趣区来提取影像学特征，建立3个模型：T2WI模型、ADC模型以及T2WI和ADC融合模型。影像组学标签使用最小绝对收敛和选择算子生成，并进行十折交叉验证。同时由3位经验丰富的影像科医师在MRI影像上独立地评估肿瘤回归等级，并将结果与影像组学模型诊断结果进行比较。采用DeLong检验比较影像组学模型的受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）与综合医师们结果的AUC。结果 898例病人中有189例（21%）实现了pCR。病人按时间顺序被分为训练组[592例，平均年龄（59±12）岁；男388例]和测试组[306例，平均年龄（59±12）岁；男190例）。T2WI模型、ADC模型和融合模型的影像组学标签显示AUC分别为0.82、0.79和0.82，T2WI模型和合并模型之间差异无统计学意义（P=0.49），而ADC模型的AUC低于融合模型（P=0.02）。T2WI模型有更高的分类性能（AUC，0.82和0.74，P=0.009）和敏感度（80.0%和15.6%，P<0.001），但特异度（68.4%和98.6%，P<0.001）低于3名影像科医生的综合诊断。结论 基于MRI的影像组学模型在诊断局部晚期直肠癌病人新辅助放化疗后的病理完全缓解方面比经验丰富的影像科医生表现出更好的分类性能。