【摘 要】
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目的:建立和验证基于影像组学和身体成分分析的临床预测模型,用于行胰十二指肠切除术（PD）患者术后临床相关胰瘘（CR-POPF）的预测,为CR-POPF的术前风险评估提供新思路。方法:本研究回顾性地连续纳入从2015年1月至2021年11月于我院行PD手术的患者,首先获取患者术前计算机断层扫描（CT）图像,利用3D slicer软件从患者CT图像门静脉期中分割感兴趣区域（ROI）然后提取影像组学特征
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目的:建立和验证基于影像组学和身体成分分析的临床预测模型,用于行胰十二指肠切除术（PD）患者术后临床相关胰瘘（CR-POPF）的预测,为CR-POPF的术前风险评估提供新思路。方法:本研究回顾性地连续纳入从2015年1月至2021年11月于我院行PD手术的患者,首先获取患者术前计算机断层扫描（CT）图像,利用3D slicer软件从患者CT图像门静脉期中分割感兴趣区域（ROI）然后提取影像组学特征,采用最小绝对收缩选择算子法逻辑回归（LASSO-Logistic）进行特征的降维和筛选,并构建影像组学评分（Rad-score）。同时利用Syngo.via软件在术前CT图像平扫期获取皮下脂肪面积、内脏脂肪面积和总腹肌面积,计算得到内脏脂肪面积/总腹肌面积指数比值,运用Logistic回归联合影像组学评分和内脏脂肪面积/总腹肌面积指数比值构建综合模型,利用1000次Bootstrap重抽样进行模型的内部验证,使用接收者操作特性曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异度、准确度、约登指数、阳性预测值及阴性预测值评价模型的区分度,校准曲线评估模型的校准度,临床决策曲线分析（DCA）评估模型的临床净获益。同时利用综合模型计算每位患者的得分,通过最大约登指数计算最佳截断值,并将患者分为高危组和低危组。最后将模型设计为网页计算器,便于临床运用。结果:根据纳入、排除标准,本研究共纳入139名行PD手术患者,其中32人发生CR-POPF,发生率为23.02%。本研究共筛选出11个与C R-POPF相关的影像组学特征,并构建影像组学评分,同时在单因素和多因素Logistic回归中,内脏脂肪面积/总腹肌面积指数比值与CR-P OPF独立相关（p＜0.05）,纳入上诉两个因素构建综合模型。该综合模型经过1000次Bootstrap重抽样验证后ROC曲线下面积为0.834（95%CI,0.751-0.901）,高于影像组学评分0.824（95%CI,0.756-0.889,p=0.324）和内脏脂肪面积/总腹肌指数比值0.690（95%CI,0.579-0.775,p=0.004）,同时综合模型较影像组学评分具有更高的准确度、约登指数及阳性预测值。此外综合模型具有更高的校准度和临床净获益。综合模型计算得分的最佳截断值为-1.12,据此可将患者分为CR-POPF高危组和低危组,最后综合模型通过网页计算器（https://yejingyuan.shinyapps.io/Prediction＿of＿CR＿POPF/）的形式呈现。结论:本研究建立并验证了一种新的基于影像组学和身体成分分析的综合模型,能准确预测行PD患者术后发生临床相关胰瘘的风险,为患者术前风险评估提供了新的方法。
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