【摘 要】
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背景:在临床诊疗活动中,影像科医师利用现有的成像工具,并依据自身经验从病灶的形状大小、好发部位、信号或密度、强化方式等特征进行主观判读,这不可避免的存在一些主观偏向性。为弥补常规影像学检查工具（CT/MRI/PET等）对头颈部淋巴结定性诊断的不足,尤其是对咽后壁等深部软组织间隙内且尺寸较小的淋巴结定性诊断,因为位置越深、病灶越小,临床医生在施行穿刺或者淋巴结清扫时取得的效果越不理想。医疗技术水平伴
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背景:在临床诊疗活动中,影像科医师利用现有的成像工具,并依据自身经验从病灶的形状大小、好发部位、信号或密度、强化方式等特征进行主观判读,这不可避免的存在一些主观偏向性。为弥补常规影像学检查工具（CT/MRI/PET等）对头颈部淋巴结定性诊断的不足,尤其是对咽后壁等深部软组织间隙内且尺寸较小的淋巴结定性诊断,因为位置越深、病灶越小,临床医生在施行穿刺或者淋巴结清扫时取得的效果越不理想。医疗技术水平伴随科技的不断进步,传统的影像学工具及技术方法在日益发展的数字化精准医疗模式下缺点暴露甚多。因此,本研究将采用全新的图像分析技术-影像组学,旨在从CT平扫及增强图像中深入挖掘人眼无法区分和识别的影像组学特征,进一步联合淋巴结大小、形态、患者年龄、性别、CT值等医学资料,经过多因素逻辑回归筛选后建立联合诊断预测模型,根据各诊断因子比重制成预测诺模图,将待检淋巴结的良恶性以数值形式计算出来。通过本项目研究,将影像诊断与人工智能相结合,规避影像科医生本身对于影像征象判读的经验性及主观偏向,将影像组学这一新兴的技术应用于头颈部淋巴结良恶性的诊疗中。目的:探讨CT影像组学模型在头颈部淋巴结良恶性鉴别诊断中的应用价值;联合多种临床诊断因子,共同建立影像诊断预测诺模图,以概率的形式输出诊断结果,进一步探讨其临床应用价值。方法:回顾性分析2010-2019年我院经病理或穿刺活检方法证实为良性或恶性淋巴结的200例患者的临床和CT资料,其中良性组105例,恶性组95例。将全部患者随机分为训练集（133例）和测试集（67例）,运用Mazda软件提取淋巴结的CT影像组学特征,使用LASSO方法降维后,建立影像组学标签（score）。基于有鉴别意义的变量,包括临床指标及淋巴结短径（Size）、增强CT值（Z:动脉期为Z1,静脉期为Z2）和影像组学标签等,采用多因素Logisitc回归分析进行筛选,分别建立影像组学和非影像组学（Size+Z）诊断预测模型,使用校准曲线观测两种模型的拟合情况。结果:经过特征降维,3种影像组学特征S（2,-2）Correlat、S（0,3）Inv Df Mom、S（4,0）Contrast被用于建立影像组学标签,其在训练集和测试集中鉴别良恶性淋巴结的AUC分别为0.884和0.749。所建立的影像组学诊断模型在训练集和测试集中的AUC（分别为0.958和0.908）均大于非影像组学模型（分别为0.847和0.806）,差异均有统计学意义（P＜0.05）,且同时对比两种模型,其校准曲线与理想曲线显示出良好的拟合效果。在建立的诺模图预测工具里,本研究拟定78分作为判别淋巴结良、恶性的临界值。结论:CT影像组学模型在头颈部淋巴结良恶性的鉴别诊断中具有一定的应用价值;联合多种临床诊断信息共同建立的诺模图预测工具具有很大的临床实用价值。
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