【摘 要】
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目的:探讨联合多参数MRI影像组学和临床因素构建的诺模图在术前预测直肠癌微卫星不稳定性状态的可行性。材料与方法:回顾性分析2016年3月至2021年3月于青岛大学附属医院术前行直肠MR检查且术后经病理证实的121例直肠癌患者的临床资料和影像数据。所有患者术前未接受放化疗,术后进行免疫组织化学检测或聚合酶链式反应检测。所有病例按照7比3的比例随机分为训练集（n=85）与验证集（n=36）。（1）由2
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目的:探讨联合多参数MRI影像组学和临床因素构建的诺模图在术前预测直肠癌微卫星不稳定性状态的可行性。材料与方法:回顾性分析2016年3月至2021年3月于青岛大学附属医院术前行直肠MR检查且术后经病理证实的121例直肠癌患者的临床资料和影像数据。所有患者术前未接受放化疗,术后进行免疫组织化学检测或聚合酶链式反应检测。所有病例按照7比3的比例随机分为训练集（n=85）与验证集（n=36）。（1）由2名经验丰富的腹部影像诊断医师将横轴位T1WI、T2WI、DWI的MR图像导入3D Slicer软件中,对每个序列的肿瘤区域进行逐层手动勾画,生成三维感兴趣区,并提取影像组学特征。利用单因素特征筛选和最小绝对收缩和选择算子算法（LASSO）进行特征筛选、降维,采取LASSO-Logistic法构建7个影像组学模型（由单序列、双序列、三序列影像组学模型构成）,绘制受试者工作特征曲线（ROC）用以评估7个影像组学模型的预测性能。（2）比较微卫星稳定性和不稳定性直肠癌在临床因素之间的差异,P＜0.05有统计学意义。利用单因素及多因素Logistic回归分析筛选出与微卫星不稳定性相关的临床因素,并构建临床模型。其中,临床因素包括年龄、性别、直肠癌T分期、直肠癌位置、环周切缘、肿瘤区域平均ADC值、肿瘤长径、直肠癌分化程度、吸烟史、饮酒史、肿瘤家族史、CEA、CA125、CA199、血液中红细胞计数、白细胞计数、血小板计数、胆固醇含量、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白。（3）利用筛选的临床因素和影像组学特征构建影像组学诺模图。绘制受试者工作特征曲线（ROC）,计算曲线下面积（AUC）用以评估3个模型（临床模型、三序列影像组学模型、影像组学诺模图）的预测效能。使用Delong检验比较3个模型的预测效能是否具有统计学差异。绘制校正曲线以评估影像组学诺模图的拟合优度,并进行Hosmer-Lemeshow检验。决策曲线分析（DCA）用于评估诺模图的临床应用价值。结果:（1）每个患者的每个序列共保留了 1130个影像组学特征,经过单因素特征筛选及LASSO算法降维后,在训练集中保留了各自的影像组学特征,其中DWI模型20项、T1模型23项、T2模型33项、DWI+T1模型8项、DWI+T2模型6项、T1+T2模型6项、DWI+T1+T2模型8项。通过对7个影像组学模型的比较,DWI+T1+T2模型无论在训练集[AUC值为0.915（95%CI,0.851-0.967）],还是在验证集[AUC值为0.872（95%CI,0.746-0.964）],都显示了最佳的预测效能。在双序列模型比较中,T1+T2模型的预测效能最好。DWI+T1模型和DWI+T2模型诊断效能相当。在单序列模型比较中,DWI模型的预测效能最低。（2）经过单因素和多因素Logistic分析,血小板计数、高密度脂蛋白是预测直肠癌微卫星不稳定性的临床独立危险因素（P＜0.05）,并被用于构建临床模型。临床模型在训练集及验证集的AUC值分别为0.784（95%CI,0.682-0.885）、0.725（95%CI,0.536-0.880）。（3）影像组学诺模图由血小板计数、高密度脂蛋白及组学分数构成。无论在训练集[AUC值为0.966（95%CI,0.932-0.991）],还是在验证集[AUC值为0.931（95%CI,0.841-0.994）]中,影像组学诺模图的预测效能都优于临床模型和三序列影像组学模型。Delong检验结果显示影像组学诺模图/三序列影像组学模型的预测效能与临床模型的预测效能之间存在统计学差异（P＜0.05）。影像组学诺模图的校正曲线显示出了良好的拟合优度。DCA结果显示诺模图的净收益最大。结论:（1）联合多参数MRI影像组学和临床因素构建的诺模图,其作为一种无创的工具有助于术前预测直肠癌微卫星不稳定性。（2）影像组学诺模图的预测效能优于临床模型和三序列影像组学模型。
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