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目的:探讨基于MRI影像组学联合炎症因子术前预测肝细胞肝癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的价值.方法:纳入经病理证实的HCC患者221例,其中MVI阳性117例,MVI阴性104例.比较MVI阴性与阳性患者的炎症因子、影像特征差异,运用多因素Logistic分析确定MVI的独立危险因素,建立影像特征及炎症因子预测模型.勾画Gd-DTPA增强门静脉期瘤周20 mm及瘤内所有层面,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法筛选影像组学特征,建立瘤周、瘤内、瘤周及瘤内共三种影像组学模型.选择瘤周、瘤内影像组学及炎症因子建立联合预测模型,使用ROC曲线在验证组中评估模型的预测效能.结果:Logistic多因素分析结果显示肿瘤最大直径、包膜、动脉期瘤周强化、[碱性磷酸酶(ALP)+γ-谷氨酰转肽酶(GGT)]/淋巴细胞计数(AGLR)是MVI的独立危险因素,基于上述独立危险因素建立的影像特征及炎症因子预测模型预测HCC MVI的ROC曲线下面积(AUC)训练组为0.80,验证组为0.75.基于瘤周及瘤内影像组学建立的影像组学模型较仅包含瘤内影像组学的模型预测HCC MVI的AUC高(瘤周及瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.83、0.79,瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.75、0.73).瘤周、瘤内影像组学及炎症因子构建的联合预测模型预测HCC MVI的AUC训练组为0.87,验证组为0.8

作者:杨砾寒;陈梦林;陈诗;赵新湘

来源:放射学实践 2024 年 39卷 5期

知识库介绍

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作者:
杨砾寒;陈梦林;陈诗;赵新湘
来源:
放射学实践 2024 年 39卷 5期
标签:
肝细胞肝癌 影像组学 磁共振成像 微血管侵犯 炎症指标 影像特征 Hepatocellular carcinoma Radiomics Magnetic resonance imaging Microvascular invasion Inflammatory indicators Imaing features
目的:探讨基于MRI影像组学联合炎症因子术前预测肝细胞肝癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的价值.方法:纳入经病理证实的HCC患者221例,其中MVI阳性117例,MVI阴性104例.比较MVI阴性与阳性患者的炎症因子、影像特征差异,运用多因素Logistic分析确定MVI的独立危险因素,建立影像特征及炎症因子预测模型.勾画Gd-DTPA增强门静脉期瘤周20 mm及瘤内所有层面,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法筛选影像组学特征,建立瘤周、瘤内、瘤周及瘤内共三种影像组学模型.选择瘤周、瘤内影像组学及炎症因子建立联合预测模型,使用ROC曲线在验证组中评估模型的预测效能.结果:Logistic多因素分析结果显示肿瘤最大直径、包膜、动脉期瘤周强化、[碱性磷酸酶(ALP)+γ-谷氨酰转肽酶(GGT)]/淋巴细胞计数(AGLR)是MVI的独立危险因素,基于上述独立危险因素建立的影像特征及炎症因子预测模型预测HCC MVI的ROC曲线下面积(AUC)训练组为0.80,验证组为0.75.基于瘤周及瘤内影像组学建立的影像组学模型较仅包含瘤内影像组学的模型预测HCC MVI的AUC高(瘤周及瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.83、0.79,瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.75、0.73).瘤周、瘤内影像组学及炎症因子构建的联合预测模型预测HCC MVI的AUC训练组为0.87,验证组为0.8