基于CT的临床影像组学预测cN0期甲状腺乳头状癌淋巴结转移的研究

来源 :南昌大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shyandi123
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目的:建立基于c N0期甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)术前CT图像的临床影像组学列线图方法,以提高预测c N0期甲状腺乳头状癌(PTC)患者术前颈部中央组淋巴结转移(central lymph node metastases,CLNM)的准确性,为临床手术决策提供有价值信息。方法:收集2017年11月—2021年8月赣南医学院第一附属医院(中心1,n=120例)、南昌大学第二附属医院(中心2,n=58例)经手术、病理证实的c N0-PTC患者的术前CT图像信息及临床相关资料。将中心1患者由计算机按7:3随机分组为训练组(n=83)、内部验证组(n=37),中心2患者作为外部验证组(n=58)。影像组学特征从术前CT平扫、动脉期及静脉期CT图像中分别提取。用单因素分析和最小绝对收缩选择算子算法(LASSO)进行组学特征进行降维和筛选。运用最小绝对收缩选择算子算法(LASSO)对CT语义特征-临床因素进行特征选择。运用Logistic回归分析分别构建平扫、动脉期、静脉期的组学模型、CT语义特征-临床(简称临床模型)、临床-影像组学组合分类模型,分别在内部验证组和外部验证组中进行模型验证。采用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC curve)的曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感度、特异度、准确率、校准曲线(Calibration curves)评价模型性能,决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床有效性。以临床影像组学列线图的形式将最优模型提取出来。结果:运用Logistic回归分析发现构建的动脉期-临床影像组学模型在训练组中预测c N0甲状腺乳头状癌颈部中央组淋巴结转移的结果较好,其AUC值、敏感度、特异度、准确率分别为:0.870(0.795-0.944)、0.784、0.804、0.795。动脉期-临床影像组学构建的列线图,经过校准曲线分析表明预测概率与实际概率(病理检测)具有良好的一致性。DCA曲线表明该列线图具有一定的临床应用价值。结论:基于CT动脉期临床影像组学特征构建的临床影像组学列线图可以较准确预测c N0期甲状腺乳头状癌的颈部中央组淋巴结转移,有助于临床治疗决策。
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