【摘 要】
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目的:本研究旨在探讨基于CT影像组学特征在术前预测肝细胞癌（HCC）病理分化程度的价值。方法:回顾性分析2014年1月-2020年12月在皖南医学院第一附属医院就诊且术后病理确诊为HCC的110例患者完整资料,按照2010年版WHO分级标准将患者分为高分化组和中-低分化组（其中高分化组46例,中-低分化组64例）,按照7:3比例随机将患者分为训练组（78例）及验证组（32例）。使用Radi Ant
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目的:本研究旨在探讨基于CT影像组学特征在术前预测肝细胞癌（HCC）病理分化程度的价值。方法:回顾性分析2014年1月-2020年12月在皖南医学院第一附属医院就诊且术后病理确诊为HCC的110例患者完整资料,按照2010年版WHO分级标准将患者分为高分化组和中-低分化组（其中高分化组46例,中-低分化组64例）,按照7:3比例随机将患者分为训练组（78例）及验证组（32例）。使用Radi Ant DICM Viewer（64-bit）软件,将患者上腹部或全腹部CT平扫+三期增强图像分别筛选保存,使用ITK-SNAP（version 3.6.0）软件对病灶进行逐层手动勾画感兴趣区（ROI）并生成感兴趣区体积（VOI）,将各期图像及相对应VOI信息分别导入美国GE公司研发的Artificial Intelligence Kit（A.K.）软件中,提取各期影像组学特征;利用最小冗余最大相关（m RMR）、最小绝对收缩和选择算子法（LASSO）分析筛选最佳的影像组学特征子集,使用逻辑回归（Logistic）方法建立临床特征模型、各期影像组学模型、联合影像组学模型及联合诊断模型;用100次留组交叉验证（LGOCV）检验模型的可靠性,在训练组及验证组分别绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的预测能力,应用Hosmer-Lemeshow检验模型拟合优度,应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果:1、对临床特征进行分析,仅AFP在训练组及验证组中高分化组、中-低分化组间具有统计学意义,临床特征AFP构建Logistic回归预测模型在训练组、验证组曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.649（0.528-0.771）和0.761（0.578-0.944）。2、基于CT平扫、动脉期、门脉期、延迟期及各期相联合分别筛选出10、11、11、12、13个特征,分别建立各自影像组学模型。平扫期、动脉期、门脉期及延迟期影像组学模型在训练组及验证组中预测肝癌病理分化程度曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.833（0.744-0.922）和0.806（0.641-0971）、0.892（0.822-0.962）和0.777（0.616-0.938）、0.872（0.807-0.957）和0.846（0.699-0.994）、0.863（0.780-0.945）和0.826（0.674-0.978）。各期相联合影像组学模型效能优于单独各期相,在训练组及验证组中曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.905（0.836-0.974）和0.858（0.731-0.985）,模型拟合优度较好,决策曲线分析显示临床应用价值较高。3、联合诊断模型预测效能进一步提高,在训练组及验证组中曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.915（0849-0.982）和0.874（0.753-0.996）。结论:基于CT动脉期影像组学模型预测效能优于门脉期、延迟期及平扫;联合诊断模型预测效能优于各期相联合影像组学模型。CT影像组学有望为临床医生术前快速无创诊断肝癌病理分化程度提供新的解决方案。
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