【摘 要】
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目的:探讨基于CT影像组学的支持向量机（support vector machine,SVM）模型术前预测直肠管状腺癌（rectal canalicular adenocarcinoma,RCAC）组织分级中的价值,并对不同核函数SVM模型的预测效能进行比较。研究方法:回顾性收集2016年3月-2020年5月因直肠癌在中国医科大学附属第四医院行全腹增强CT检查的患者,根据纳入及排除标准,最终纳入1
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目的:探讨基于CT影像组学的支持向量机（support vector machine,SVM）模型术前预测直肠管状腺癌（rectal canalicular adenocarcinoma,RCAC）组织分级中的价值,并对不同核函数SVM模型的预测效能进行比较。研究方法:回顾性收集2016年3月-2020年5月因直肠癌在中国医科大学附属第四医院行全腹增强CT检查的患者,根据纳入及排除标准,最终纳入143例RCAC患者并随机按7:3的比例分为训练集（n=100）、测试集（n=43）。从增强CT门静脉期薄层图像分割的全瘤体积中进行影像组学特征的提取,其中包括形态学特征及纹理特征。在训练集样本中,采用最小绝对收缩和选择算子（the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归算法筛选出与RCAC高度相关的特征,采用不同核函数SVM模型对筛选出的特征分别构建影像组学模型。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线、准确度、特异度、敏感度及F1分数评估不同核函数SVM模型预测RCAC组织学分级的效能。结果:每个患者都提取出899个影像组学特征,经筛选后11个影像组学特征被用于构建模型。高斯径向基（radial basis function,RBF）核函数SVM模型预测RCAC组织学分级在训练集的ROC曲线下面积（Area under the curve,AUC）为0.879（95%CI:0.697～0.865）,准确度0.790,敏感度0.949,特异度0.689,F1分数0.779;测试集AUC值为0.796（95%CI:0.515～0.810）,准确度0.674,敏感度0.833,特异度0.613,F1分数0.588。线性核函数SVM模型预测RCAC组织学分级在训练集的AUC值为0.848（95%CI:0.675～0.848）,准确度0.770,敏感度0.891,特异度0.656,F1分数0.763;测试集AUC值为0.788（95%CI:0.444～0.750）,准确度0.605,敏感度0.750,特异度0.548,F1分数0.514。多项式核函数SVM模型预测RCAC组织学分级在训练集的AUC值为0.876（95%CI:0.731～0.890）,准确度0.820,敏感度0.863,特异度0.738,F1分数0.804;测试集AUC值为0.675（95%CI:0.421～0.730）,准确度0.581,敏感度0.750,特异度0.516,F1分数0.500。Sigmoid核函数SVM模型预测RCAC组织学分级在训练集的AUC值为0.781（95%CI:0.611～0.796）,准确度0.710,敏感度0.900,特异度0.557,F1分数0.718;测试集AUC值为0.793（95%CI:0.444～0.750）,准确度0.605,敏感度0.667,特异度0.581,F1分数0.485。结论:基于CT影像组学的SVM模型在术前预测RCAC组织学分级具有一定的价值,四种核函数SVM模型中以RBF核函数SVM模型的预测效能最好,可以作为一种术前无创、定量的组织学分级评估方法,有助于临床为RCAC患者制定精准治疗方案。
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