论文部分内容阅读
目的 探究联合临床因素的肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)术前MR影像组学模型对预测HCC切除术后早期复发的价值.材料与方法 回顾性分析116例(训练集82例、测试集34例)术前进行过腹部MRI扫描且经病理确诊为HCC患者的动态对比增强MRI(dynamic contrast enhanced MRI,DCE-MRI)的图像和临床因素.运用3D Slicer软件勾画病变感兴趣区(region of interest,ROI)并提取影像组学特征,通过最大相关-最小冗余算法、最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)降维,使用LASSO建立影像组学评分,引入临床因素构建Logistic回归模型,并联合影像组学评分构建列线图模型,通过计算受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC),进行Delong检验和临床决策曲线分析(decision curve analysis,DCA),评估和比较每个模型的预测性能和模型之间差异是否具有统计学意义.结果共选取9个影像组学特征构建影像组学模型.临床因素包括TNM分期(美国癌症联合委员会第8版癌症分期),甲胎蛋白水平,γ-谷氨酰氨基转移酶,Child-Pugh分级.联合影像组学评分和临床因素的影像组学列线图的鉴别效能优于临床因素模型[AUC=0.79(95％CI:0.63～0.96)vs.AUC=0.71(95％CI:0.52～0.90),DeLong检验Z=2.363,P=0.018],两个ROC曲线差异有统计学意义,经DCA验证其临床净收益率更高.结论 基于术前MR影像组学及临床因素的联合模型对于预测HCC切除术后早期复发具有应用价值.