目的:探讨基于增强CT图像纹理特征模型术前预测肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的价值.方法:回顾性搜集本院2018年1月至2022年12月经手术病理证实的HCC患者496例,按2:1的比例随机分为训练组(331例)和测试组(165例).采用ITK SNAP图像纹理分析软件对HCC瘤灶及瘤周邻近区域勾画兴趣区(ROI)并进行图像纹理特征提取、筛选,采用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归算法对576个纹理特征进行降维,使用多变量Logistic回归提取有意义的纹理特征建立模型以预测MVI状态及危险度等级.联合纹理特征和肿瘤临床分期建立列线图以预测MVI危险度等级.采用ROC曲线下面积(AUC)评价模型的诊断效能.结果:训练组与测试组患者的年龄、性别、肿瘤位置差异均无统计学意义.基于增强CT图像纹理特征模型可以较好地预测MVI状态及危险度等级,在训练组和验证组中预测有无MVI的AUC分别为0.783、0.773,敏感度分别为0.705、0.883,特异度分别为0.750、0.722;在训练组和验证组中预测M VI危险度等级的AUC分别为0.743、0.718.联合纹理特征和肿瘤临床分期建立的列线图对MVI危险度等级的预测效能(AUC=0.856)优于单纯纹理特征模型.结论:基于增强CT图像纹理特征模型可用于术前预测肝细胞癌的M VI状态和危险度等级,是一种可靠的临床评估工具,对临床ManBetX万博官网地址下载
选
作者：潘克华；张昭；贾秀芬；刘瑾瑾；陈永华
来源：放射学实践 2023 年 38卷 9期
