基于增强MRI的影像组学术前预测肝细胞癌微血管侵犯的价值

• 作者: 林涛 刘爱连 赵莹 郭妍 华正宇 祁文静 任雪 许岂豪 宋清伟 王楠 李昕 吴艇帆
• 来源期刊: 实用放射学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 肝细胞癌 微血管侵犯 影像组学 磁共振成像
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 腹部放射学|Abdominal Radiology
• 页码范围: 562-567
• 页数: 6页
• 分类号: R735.7|R445|R445.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1671.2022.04.012

摘要

目的 探讨基于增强MRI的影像组学术前预测肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的价值.方法 回顾性选取行1.5T MR检查且经病理证实的116例HCC患者,其中MVI(+)51例,MVI(-)65例,按7︰3比例随机分为训练集80例[MVI(+)35例,MVI(-)45例]和测试集36例[MVI(+)16例,MVI(-)20例].由2名放射科医师分别在动脉期、门静脉期及延迟期MRI图像上逐层手动勾画病灶轮廓并生成三维感兴趣区(ROI),各个期相分别提取107个影像组学特征.利用组内相关系数(ICC)、Spearman相关性检验及梯度提升决策树(GBDT)筛选特征,利用筛选后的特征建立相应影像组学模型,并从中选择最优模型进行后续分析.采用单因素及多因素逻辑回归方法筛选最有意义的临床及常规影像学特征并建立传统模型.采用逻辑回归构建结合了影像组学特征、临床及常规影像学特征的联合模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价各模型的效能和临床应用价值.结果 传统模型、增强3期联合组学模型及联合模型在测试集中的曲线下面积(AUC)分别为0.614、0.828及0.841;联合模型的AUC较传统模型有显著意义的提升(AUC:0.841和0.614,P=0.0099),在测试集中的敏感度及特异度分别为68.8％及80％.结论 基于增强MRI的影像组学有助于在术前预测HCC的MVI;联合模型是最优的MVI预测模型,能以无创的方式为HCC临床诊疗方案的制订提供重要的参考信息.