基于MR影像组学术前预测结直肠癌脉管神经侵犯研究

来源 :绍兴文理学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cscec83
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目的:淋巴血管侵犯(LVI)和神经侵犯(PNI)是结直肠癌(CRC)患者独立的预后因素。在这项研究中,旨在建立和验证基于高通量影像组学特征和临床因素的术前预测模型,以精确预测CRC患者的LVI/PNI。方法:回顾性分析2011年2月1日至2020年6月30日经组织学证实的263例CRC患者的临床和影像学资料。将2011年2月1日至2018年9月30日的213例CRC患者按7:3随机分为训练集(n=149)和验证集(n=64),使用10000次迭代Bootstrap分析来评估两个队列的预测误差和置信区间,独立测试集由2018年10月1日至2020年6月30日的50例CRC患者组成。使用ITK-SNAP软件在HR-T2WI和DWI序列中手动勾画感兴趣区(ROI),从每个ROI中一共提取了3356个影像组学特征。然后使用最大相关性最小冗余算法(m RMR)和最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)来选择相关性最强的特征,这些特征将用于建立预测LVI/PNI的临床-影像组学模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校正曲线和临床决策曲线,以评估该模型在训练集、验证集和独立测试集中的预测性能。结果:建立了结合MR报告的壁外血管侵犯(mr EMVI)状态和Rad-score的多参数临床-影像组学模型来预测LVI/PNI。该模型对训练集(曲线下面积[AUC]:0.91;95%置信区间[CI]:0.85-0.97)、验证集(AUC:0.88;95%CI:0.79-89)和独立测试集(AUC:0.83;95%CI:0.72-0.95)具有显著的预测性能。该模型在独立测试集中表现良好,敏感度、特异度和准确度分别为0.818、0.714和0.760。校准曲线和临床决策曲线显示了良好的临床收益。结论:基于多参数的临床-影像组学模型能精准预测CRC患者的LVI/PNI,改善术前的诊断性能,并制定出更加个性化的诊疗方案。
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