【摘 要】
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目的:探讨肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma,HCC）的CT影像学表现与其病理分化程度的关系;基于CT图像的纹理分析在HCC病理分化程度中的预测价值;以及定量化的CT纹理分析对HCC病理分化程度的预测价值是否优于CT影像学表现。方法:（1）收集2016年10月至2021年9月在广西壮族自治区人民医院收治且临床、病理及影像学资料完整的单发HCC患者115例作为研究对象,所有患
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目的:探讨肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma,HCC）的CT影像学表现与其病理分化程度的关系;基于CT图像的纹理分析在HCC病理分化程度中的预测价值;以及定量化的CT纹理分析对HCC病理分化程度的预测价值是否优于CT影像学表现。方法:（1）收集2016年10月至2021年9月在广西壮族自治区人民医院收治且临床、病理及影像学资料完整的单发HCC患者115例作为研究对象,所有患者于术前2周内行CT平扫及三期增强扫描（动脉期、门静脉期、平衡期）,根据术后病理结果将其分为高分化、中低分化两组,用χ~2检验分析HCC的CT表现与其病理分化程度的关系。（2）将所有患者的术前CT原始图像以Ma Zda4.6软件对HCC病灶进行逐层手动勾画感兴趣区（Region of Interest,ROI）后融合成三维感兴趣区（Volume of Interest,VOI）并提取出94个纹理特征,用Ma Zda4.6软件自带的特征筛选功能分别以Fisher系数（Fisher coefficient,Fisher）、分类错误联合平均相关系数（Classification error probability combined average correlation coefficients,POE+ACC）及互交信息（Mutual information,MI）进行特征降维,最后用Ma Zda4.6软件的B11程序分别以原始数据分析（Raw Data Analysis,RDA）、主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）、非线性判别分析（Nonlinear discriminant analysis,NDA）四种算法计算出基于CT图像的纹理分析在HCC病理分化程度预测中的错判率（Misclassification Rate,MCR）。（3）将对HCC病理分化程度有预测价值的CT影像学表现及对HCC病理分化程度预测效果最好的纹理分析组合（特征筛选与MCR算法组合）结果进行预测情况的计数资料统计,用配对χ~2检验对这两者进行比较分析。结果:（1）115例HCC患者中,术前CT所表现出的肿瘤最长径、假包膜情况、有无肿瘤血管、有无坏死/囊变与HCC的病理分化程度存在一定相关性,差异有统计学意义（P＜0.05）;最长径＞3.0cm的HCC中,中低分化者的比例为65.93%,显著高于最长径≤3.0cm患者比例的29.17%（P＜0.05）;有完整假包膜的HCC中,中低化者的比例为45.95%,明显低于无或假包膜不完整患者比例的80.49%（P＜0.05）;有肿瘤血管的中低分化HCC比例为76.36%,显著高于无肿瘤血管HCC比例的41.67%（P＜0.05）;而有坏死/囊变的中低分化HCC比例（66.67%）显著高于无坏死/囊变HCC比例的44.19%（P＜0.05）。CT表现出的是否合并肝硬化、有无门静脉癌栓、有无淋巴结肿大在高、中低分化HCC的两组间差异无统计学意义（P＞0.05）。（2）在CT纹理分析中,所有扫描期相均以NDA的算法预测HCC病理分化程度效果最好,基于该算法中的增强CT纹理分析对HCC病理分化程度预测的MCR（14.78%～21.74%）低于平扫图像的纹理分析（MCR为22.61%～26.96%）,其中以动脉期图像MI+NDA纹理分析组合的MCR最低（14.78%）。（3）CT影像学表现及CT纹理分析对HCC病理分化程度的预测效果中,MCR最低的动脉期MI+NDA纹理分析组合的预测效果优于CT表现出的肿瘤最长径、假包膜情况、肿瘤血管、坏死/囊变的预测效果（P均＜0.05）。结论:（1）HCC的CT表现可在一定程度上反映肿瘤的恶性程度,CT表现出的肿瘤最长径＞3.0cm、无或假包膜不完整、有肿瘤血管、有坏死/囊变是中低分化HCC的危险因素。（2）基于CT图像的纹理分析对HCC病理分化程度预测有一定的价值,尤其是动脉期图像的MI+NDA纹理分析组合。（3）MCR最低的CT动脉期MI+NDA纹理分析组合对HCC病理分化程度的预测效果优于传统的CT影像学表现。
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