【摘 要】
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目的:基于肝纤维化患者的磁共振T2加权脂肪抑制序列（T2-weighted imaging fat suppression,T2WI-FS）与扩散加权成像序列（diffusion-weighted imaging,DWI）图像的影像组学特征联合临床-血清学特征建立联合模型,探讨联合模型对于肝纤维化分期的预测效能。方法:（1）回顾性收集2016年2月-2019年12月期间青岛大学附属医院行肝段切除的
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目的:基于肝纤维化患者的磁共振T2加权脂肪抑制序列（T2-weighted imaging fat suppression,T2WI-FS）与扩散加权成像序列（diffusion-weighted imaging,DWI）图像的影像组学特征联合临床-血清学特征建立联合模型,探讨联合模型对于肝纤维化分期的预测效能。方法:（1）回顾性收集2016年2月-2019年12月期间青岛大学附属医院行肝段切除的肝纤维化患者1038例,所有患者术前两周内进行磁共振T2WI-FS、DWI扫描以及实验室检查,并于术后获得肝纤维化的病理分期。根据本研究的纳入标准及排除标准,最终共249例患者符合要求,其中男性179例,女性70例;S0-S2期肝纤维化患者共127例,S3-S4期肝纤维化患者共122例。（2）将磁共振T2WI-FS与DWI图像由PACS系统导入ITK-snap软件,手动勾画感兴趣区（region of interest,ROI）,使用Pyradiomics软件提取影像特征,之后按照7:3的比例将249例患者随机分为训练队列与验证队列,训练队列用于筛选特征以及构建模型,验证队列用于验证模型的诊断效能。（3）使用IBM SPSS 26统计学软件对临床、血清学指标进行统计分析,定性资料使用卡方检验,定量资料使用Mann-Whitney U检验,受试者工作特征曲线（receiver operating curve,ROC）及曲线下面积（area under the curve,AUC）用于评价FIB-4、APRI、GPR、AAR四个血清诊断模型对于肝纤维化分期的诊断价值。（4）使用R语言统计软件对组学数据进行统计分析,单因素及多因素Logistic回归筛选出诊断S3-S4期肝纤维化的独立预测因子,并构建临床-血清学诊断模型及临床-血清诺模图。（5）使用组内相关系数（intraclass correlation coefficient,ICC）排除特征提取中观察者间和观察者内的差异,Wilcoxon检验及LASSO回归用于图像特征的选择,通过Logistic回归分析建立T2WI-score、DWIscore以及T2-DWI-score三种影像组学标签,ROC曲线筛选出诊断效能最佳的组学标签。使用Logistic回归分析将最佳的影像组学标签与筛选出的临床-血清学指标构建联合模型并绘制组学诺模图。使用ROC曲线对变量的准确度、敏感性、特异性、阴性预测值以及阳性预测值进行评估,P<0.05表示差异有统计学意义。以决策曲线分析法（Decision curve analysis,DCA）分析诺模图诊断不同分期纤维化的净获益。结果:（1）多因素Logistic回归结果显示临床-血清学特征中,肝炎病史、PLT、GGT、LDH是诊断S3-S4期纤维化的独立预测因子。T2WI-FS与DWI图像中各提取出1561个参数特征,经特征降维筛选后,T2WI-FS与DWI两序列分别保留26个与10个特征,由上述36个组学特征计算的组学标签T2-DWI-score比T2WI-FS与DWI单一的组学标签有更好的预测效果,T2-DWI-score训练队列的AUC为0.968（95%CI:0.923-0.971）,验证队列AUC为0.877（95%CI:0.839-0.902）。（2）四个临床-血清特征与36个影像组学标签建立的组学诺模图对S3-S4期肝纤维化有良好的预测效果,在训练队列中,组学诺模图的预测性能优于临床-血清诺模图（组学诺模图AUC:0.981,95%CI:0.872-0.993）,在验证队列中,组学诺模图预测性能也高于临床-血清诺模图（组学诺模图AUC:0.905,95%CI:0.843-0.937）。DCA结果显示组学诺模图比临床-血清诺模图具有更高的临床实用性。（3）与血清学指标建立的FIB-4、APRI、GPR、AAR四个血清诊断模型相比,组学诺模图具有更高的诊断性能,AUC为0.895（95%CI:0.850-0.924）,Delong检验结果显示P<0.01。组学诺模图对出现纤维化（≥S1期）、显著肝纤维化（≥S2期）、进展期肝纤维化（≥S3期）及早期肝硬化（S4期）均有较高的诊断效能,AUC分别为0.973（95%CI:0.931-0.980）、0.964（95%CI:0.925-0.971）、0.895（95%CI:0.850-0.924）、0.931（95%CI:0.905-0.951）。结论:基于磁共振T2WI-FS与DWI影像组学特征联合临床-血清学特征建立的组学诺模图是一种无创诊断工具,在诊断肝纤维化分期方面具有较高诊断效能。
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