【摘 要】
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目的:探讨MRI影像组学模型在术前预测宫颈癌淋巴结转移及淋巴血管间隙浸润的价值。方法:回顾性分析2016年12月至2021年6月在皖南医学院弋矶山医院就诊且经手术病理证实宫颈癌的134例患者完整资料,根据病理结果分为淋巴结转移（LNM）阳性组（n=35）及LNM阴性组（n=99）、淋巴血管间隙浸润（LVSI）阳性组（n=67）及LVSI阴性组（n=67）,采用完全随机法分别将两组病例以7:3的比例
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目的:探讨MRI影像组学模型在术前预测宫颈癌淋巴结转移及淋巴血管间隙浸润的价值。方法:回顾性分析2016年12月至2021年6月在皖南医学院弋矶山医院就诊且经手术病理证实宫颈癌的134例患者完整资料,根据病理结果分为淋巴结转移（LNM）阳性组（n=35）及LNM阴性组（n=99）、淋巴血管间隙浸润（LVSI）阳性组（n=67）及LVSI阴性组（n=67）,采用完全随机法分别将两组病例以7:3的比例分为训练集94例和验证集40例。所有患者均于术前完善盆腔常规MRI平扫+增强检查。由两名资深放射科医生分别在MRI图像上手动勾画出病灶所有层面的三维容积感兴趣区（VOI）,并采取组内相关系数（ICC）评价特征提取的一致性。分别基于每例患者的T2WI和对比增强T1WI（T1CE）序列图像,导入GE公司研发的Atrificial Intelligence Kit（AK）软件共提取2632个影像组学特征;采用以最小冗余最大相关（m RMR）算法和最小绝对收缩与选择（LASSO）回归对数据进行特征降维,分别筛选出最佳影像组学特征。构建预测LNM及LVSI的单一序列影像组学模型（模型T2WI-LNM/LVSI、模型T1CE-LNM/LVSI）;应用多因素logistic回归分析构建基于联合序列的影像组学模型(模型[T2WI+T1CE]-LNM/LVSI)及临床影像组学模型＿LNM/LVSI。分别以受试者工作特征（ROC）曲线、校正曲线及决策分析曲线分析（DCA）评估模型预测效能及临床效益。结果:1、通过分析患者临床资料得到宫颈癌LNM与LVSI之间存在显著相关性（P＜0.05）,同时宫颈癌LNM及LVSI均与宫颈间质浸润深度相关（P＜0.05）。2、影像组学预测宫颈癌淋巴结转移:基于T2WI及T1CE序列分别提取1316个特征中筛选出13、15个最佳特征,用于构建模型T2WI-LNM及模型T1CE-LNM。共筛选出11个最佳特征用于构建模型[T2WI+T1CE]-LNM,其在训练集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.78、0.83,高于任一单一序列模型。临床影像组学模型＿LNM在训练集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.84、0.93。DCA提示,阈值取0.00-0.58时,临床影像组学模型＿LNM的净收益高于模型[T2WI+T1CE]-LNM。3、影像组学预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润:基于T2WI及T1CE序列分别提取1316个特征中筛选出13、15个最佳特征,用于构建模型T2WI-LVSI及模型T1CE-LVSI。共筛选出15个最佳特征用于构建模型[T2WI+T1CE]-LVSI,其在训练集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.83、0.77,高于任一单一序列模型。临床影像组学模型＿LVSI在训练集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.92、0.87。DCA提示,阈值取0.00-1.00时,临床影像组学模型＿LVIS的净收益高于模型[T2WI+T1CE]-LVSI。结论:1、宫颈癌LNM与LVSI互为独立危险因素,其中宫颈间质浸润深度与LNM及LVSI的发生关系密切。2、基于T2WI、T1CE、联合序列的影像组学模型＿LNM/LVSI及临床影像组学模型＿LNM/LVSI均对宫颈癌LNM及LVSI具有良好的预测效能,其中基于T2WI+T1CE联合序列的临床影像组学模型＿LNM/LVSI的术前预测效能为最佳,为术前评估、个体化治疗策略制定及疗效评判提供了一种新的有效手段。
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