基于MRI影像组学模型预测乙型肝炎病毒相关性肝细胞癌的价值

• 作者: 李思琪 杨存霞 吴春梅 崔景景 殷小平 .河北大学附属医院放射科 .河北大学临床医学院 .河北省炎症相关肿瘤精准影像诊断学重点实验室 .联影智能医疗科技(北京)有限公司 .河北大学护理学院
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 肝细胞癌;磁共振成像;影像组学;乙型肝炎病毒
• 年，卷（期）: 2025,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 34-41
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2025.L21318

摘要

目的 探讨多序列MRI影像组学模型预测乙型肝炎病毒（HBV）感染病人相关性肝细胞癌（HCC）的价值。方法 回顾性纳入住院治疗的147例HCC病人和癌症影像档案（TCIA）公共数据库中行肝切除术的20例HCC病人。将病人分为HBV感染（HBV）组和非HBV感染（n-HBV）组。将医院病人按照7∶3的比例随机分为训练集（102例）和测试集（45例）。将TCIA来源的病人作为独立验证集。收集全部病人的临床资料以及术前T2WI、扩散加权成像（DWI）、增强MRI影像资料。由2位放射医师手动勾画病灶ROI，利用5折交叉验证、Pearson相关系数和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法提取和筛选影像组学特征。分别采用支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）分类器构建T2WI、DWI、增强MRI、多模态MRI(mpMRI:T2WI+DWI+增强MRI)影像组学模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估模型的预测效能，并计算曲线下面积（AUC）、敏感度和特异度，计算模型的Brier分数。在独立验证集中验证最佳模型的泛化能力。结果 训练集和测试集中，基于SVM、LR分类器的mpMRI模型预测效能均良好[SVM:AUC值分别为0.991和0.941,LR:AUC值分别为0.993和0.936]。测试集中，SVM模型的预测效能优于LR模型；基于SVM的模型敏感度较高，基于LR的模型的特异度较高。基于SVM-mpMRI模型的诊断效能最佳，其在独立验证集中的AUC值为0.792。校准曲线分析显示，基于LR分类器的mpMRI模型较基于SVM分类器模型（Brier分数分别为0.006、0.069）的预测曲线与实际曲线的拟合度更好。结论 基于多序列MRI影像组学模型可辅助临床无创性预测HCC病人是否存在HBV感染，有助于临床决策，能为HCC的精准诊断提供附加信息。