基于Gd-EOB-DTPA增强MRI影像组学方法术前预测肝细胞癌微血管侵犯分级的研究

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目的:探讨基于钆塞酸二钠增强MRI图像的影像组学模型在术前预测肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)分期中的价值。方法:回顾性分析2017年12月至2020年6月在吉林大学第一医院经病理证实的165例HCC患者的资料(M0:M1:M2=89:53:23)。收集患者术前两周内的肝脏钆塞酸二钠增强MR检查图像,使用3D-Slicer软件,在T2WI-FS、L-AP、PVP、HBP、DWI(b=800 s/mm~2)五个序列上对肝脏病灶进行逐层ROI勾画。随后,利用Rise软件提取MRI图像的影像组学特征,采用ANOVA分析和LASSO回归对影像组学特征进行筛选。对于分类模型的构建,本研究采用了one-vs-one并联三分类模型的建模思想,使用降维后的影像组学特征构建MVI影像组学多分类模型,采用逻辑回归构建模型对MVI的等级进行三分类预测(M0,M1,M2)。将与MVI分级结果相关的临床信息、降维后的多序列特征以及影像组学模型Lasso-score进行融合,构成了影像组学临床特征融合模型,最后,对影像组学模型和影像组学临床特征融合模型进行了评价和比较。结果:影像组学模型在测试集中的准确率为0.74,精确率为0.71,海明距离为0.26,杰卡德相似系数为0.74,F1分数为0.72,召回率为0.74;影像组学模型的平均AUC为0.83。影像组学临床特征融合模型在测试集中的准确率为0.72,精确率为0.71,海明距离为0.28,杰卡德相似系数为0.72,F1分数为0.71,召回率为0.74;融合模型在测试集中的平均AUC为0.82。结论:本研究构建的MVI分级影像组学三分类模型效能优于影像组学临床特征融合模型模型。本研究构建的影像组学三分类模型在术前预测肝细胞癌患者微血管侵犯的发生及分级中具有一定的价值。
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