【摘 要】
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第一部分基于CT形态学特征的胃原发胃肠道间质瘤危险度分级预测目的以M-NIH及AFIP两种标准为危险度分级标准,探讨增强CT中不同部位的胃原发胃肠道间质瘤（Gastrointestinal Stromal Tumors,GISTs）的形态学定性和定量指标对胃原发GISTs术前危险度评估的分类价值。方法回顾性纳入193例具有完整术前CT增强扫描图像的胃原发GISTs病灶纳入研究。M-NIH及AFIP
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第一部分基于CT形态学特征的胃原发胃肠道间质瘤危险度分级预测目的以M-NIH及AFIP两种标准为危险度分级标准,探讨增强CT中不同部位的胃原发胃肠道间质瘤（Gastrointestinal Stromal Tumors,GISTs）的形态学定性和定量指标对胃原发GISTs术前危险度评估的分类价值。方法回顾性纳入193例具有完整术前CT增强扫描图像的胃原发GISTs病灶纳入研究。M-NIH及AFIP两种标准将病灶分为低风险组及高风险组以及三个位置组-胃底组、胃体组、胃窦组,分别分析三个位置组在增强CT中的胃原发GISTs形态学定性和定量指标,通过绘制受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic,ROC）确定风险预测模型的诊断效能。结果在M-NIH标准下,胃底组在边缘、坏死或囊变、强化均匀性、粗大血管征、Ki-67、DAB、角B、角C、角D指标方面,高低风险两组间差异有统计学意义（P均＜0.05）;胃体组在边界、坏死或囊变、强化均匀性、粗大血管征、DAB、角A、角C指标方面,两组间差异有统计学意义（P均＜0.05）;胃窦组在DAB、CTN指标方面,两组间差异具有统计学意义（P均＜0.05）。纳入各高风险组的独立预测因子后,三组的二元Logistic回归方程模型的曲线下面积（AUC）值（95%CI）分别为胃底组0.905（0.844～0.966）,胃体组0.875（0.794～0.956）,胃窦组0.869（0.688～1.000）。在AFIP标准下,胃底组在粗大血管征、DAB、角D的差异指标方面,高低风险两组间差异有统计学意义（P均＜0.05）;胃体组在器官侵犯、边界、坏死或囊变、强化均匀性、DAB、角C指标方面,两组间差异具有统计学意义（P均＜0.05）;胃窦组在强化程度、角C指标方面,两组间差异具有统计学意义（P均＜0.05）。胃体组及胃窦组无独立预测因子,胃底组独立预测因子为DAB,其二元Logistic回归方程模型的AUC（95%CI）为0.728（0.625～0.838）。结论本研究基于M-NIH标准成功建立了不同发病部位胃原发GISTs CT影像风险预测模型,可有效对胃原发GISTs危险度进行术前评估,从而作为病理学评估的有效补充。第二部分基于CT影像的人工智能模型对胃原发胃肠道间质瘤危险度分级的预测目的建立并评价基于CT形态学特征、影像组学和深度学习特征的人工智能模型以进行对治疗前的胃原发GISTs危险度预测,从而为指导患者的治疗以及随访提供参考。方法对193例胃原发GISTs病灶的术前CT增强图像进行回顾性分析,病例以6:2:2的比例随机分为训练集（117例）、验证集（37例）、测试集（37例）。高年资放射科医师手动分割肿瘤区域的三维图像,提取感兴趣区的放射组学特征,并基于Res Net50提取深度学习特征。采用递归特征消除和多因素logistic回归进行特征选择和模型构建。采用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线评价各模型的有效性。比较了动脉期、静脉期和双期人工智能模型的预测性能。最后,在双期人工智能模型中加入形态学特征构建联合双期人工智能模型（联合模型）。通过决策曲线分析（Decision Curve Analysis,DCA）确定联合模型的临床应用价值并分析联合模型的净重新分类指数（Net Reclassification Index,NRI）。结果由双期人工智能模型曲线下面积（Area Under The Curve,AUC）为0.876,高于单纯动脉期或静脉期模型（分别为0.813、0.838）。具有形态学特征的联合模型比上述模型预测性能更好,AUC为0.9408（95%CI:0.8871~0.9735）（P=0.012,Delongtest）。DCA证明联合模型具有良好的临床应用价值,NRI为0.575（95%CI:0.357~0.891）。结论本研究建立了一个结合双期形态学特征、放射组学和深度学习特征的联合人工智能模型,可有助于胃原发GISTs术前危险度分级的个体化预测。
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