磁共振影像组学对直肠癌新辅助治疗后病理完全反应的评估价值

• 作者: 朱洁 沈浮 袁渊 王敏杰 白辰光 王颢 邵成伟
• 来源期刊: 放射学实践
• 学科: 医学
• 关键词: 直肠癌 新辅助治疗 影像组学 磁共振成像 机器学习
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 影像组学与人工智能专题|Original Articles
• 页码范围: 426-431
• 页数: 6页
• 分类号: R735.4|R445.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2022.04.003

摘要

目的:探讨基于M R T2 WI的影像组学方法对直肠癌接受新辅助治疗(nCRT)后病理完全反应(pC R)状态的评估价值.方法:回顾性分析2019年1月-2020年12月在我院接受新辅助放化疗(nCRT)后行手术切除的99例局部进展期直肠癌(locally-advanced rectal cancer,LARC)患者的病例资料.根据术后病理检查结果,分为pC R组(22例)及非pC R组(77例).在高分辨率T 2 W I上勾画病灶的容积感兴趣区(volume of interest,VOI)并提取其组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行特征降维,筛选出与pC R相关的最佳组学特征.将所有病例按照7:3的比例随机分为两组:训练集(68例)和测试集(31例),建立支持向量机(support vector machine,SVM)机器学习模型,绘制其ROC曲线,并计算曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度.结果:共提取1409个组学特征,经降维后得到11个最有价值的组学特征.建立的SVM机器学习模型在测试集中预测pCR的AUC为0.798(95％C I:0.615～0.920),符合率为83.87％,敏感度为85.71％,特异度为83.33％.结论:基于高分辨T2 WI的影像组学特征有助于预测nCRT后直肠癌pCR状态,可指导临床决策.