CT纹理特征预测肝癌微波消融术后局部复发分析

• 作者: 郑宇 郭子义
• 来源期刊: 锦州医科大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 肝癌 肿瘤消融 纹理分析 机器学习
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 65-69
• 页数: 5页
• 分类号: R445.6
• 语种: 中文

摘要

目的 应用肝门静脉期增强CT的纹理特征预测肝癌微波消融术后局部复发.方法 回顾性分析2016—2021年CT引导肝肿瘤微波消融术治疗肝肿瘤患者146例,收集肝门静脉期增强CT图像,以病灶为中心选取3～5个连续层面,共获得528个可分析样本,以复发与否分组(225个无复发和303个存在复发).应用Pyradiomics(版本2.1.2)提取828个纹理特征,使用Pycaret软件包进行机器学习(machine learning,ML)分类模型预测.判断指标为AUC(area under curve,AVC)值.结果 759个纹理特征具有可重复性(ICC>0.9),使用Extra Trees、Cat Boost、Gradient Boosting 3种ML分类模型的方法,获得特征预测AUC值分别为0.85、0.88、0.89(P<0.05).结论 基于ML的CT纹理分析可能是预测肝癌肿瘤消融术后局部复发状态的可行方法.