【摘 要】
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目的:探讨基于术前增强CT影像组学对预测肝细胞癌（HCC）病理分化等级的可行性。方法:回顾性分析我院2016年1月1日至2020年12月31日行肝部分切除术并经术后病理证实的HCC患者242例,以7:3的比例随机分为训练组（n=170）和验证组（n=72）,收集其临床资料及影像学资料。对增强CT图像应用3D slicer软件沿肿瘤轮廓最大的层面和该层面分别向上、向下5 mm的层面勾画感兴趣区域（R
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目的:探讨基于术前增强CT影像组学对预测肝细胞癌（HCC）病理分化等级的可行性。方法:回顾性分析我院2016年1月1日至2020年12月31日行肝部分切除术并经术后病理证实的HCC患者242例,以7:3的比例随机分为训练组（n=170）和验证组（n=72）,收集其临床资料及影像学资料。对增强CT图像应用3D slicer软件沿肿瘤轮廓最大的层面和该层面分别向上、向下5 mm的层面勾画感兴趣区域（ROI）,对ROI图像进行预处理后提取动脉期（AP）及门静脉期（VP）的影像组学特征。首先对所提取的影像组学特征进行单因素分析,单因素分析后P<0.05的影像组学特征运用最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归进行降维,筛选出对预测肝细胞癌病理分化等级最有价值的影像组学特征后,根据手术病理结果分为高分化组和低分化组HCC,构建基于AP、VP、AP+VP的影像组学模型,从中筛选出预测效能最佳的影像组学模型。同时筛选出对预测HCC病理分化等级最有意义的临床特征后,构建临床模型（Clinical）。然后,结合临床特征和影像组学特征构建融合模型AP+Clinical、VP+Clinical、AP+VP+Clinical,在3个融合模型中进行比较,筛选出预测效能最佳的融合模型。最后,绘制临床模型、影像组学模型及融合模型这3种模型在训练组和验证组预测病理分化等级的ROC曲线,并评估各模型的预测效能。结果:对临床资料进行单因素分析和多因素分析后结果显示:甲胎蛋白、中性粒细胞计数是肝细胞癌低分化的独立危险因素,基于上述独立危险因素建立临床模型,其在训练组AUC为0.673（95%CI:0.597～0.743）,灵敏度:88.57%,特异度:40.00%,约登指数:0.286;在验证组AUC为0.567（95%CI:0.445～0.683）,灵敏度:68.57%,特异度:51.35%,约登指数:0.199。在AP、VP、AP+VP影像组学模型中,AP+VP模型预测分化等级的效能最佳,在训练组,AP+VP模型预测分化等级的AUC为0.825（95%CI:0.760-0.879）,灵敏度为80.00%,特异度为74.00%,约登指数为0.540;在验证组的AUC为0.748（95%CI:0.632-0.843）,灵敏度为74.29%,特异度为75.68%,约登指数为0.500。在AP+Clinical、VP+Clinical、AP+VP+Clinical这3个融合模型中,AP+VP+Clinical模型预测分化等级的效能最佳,在训练组的AUC为0.837（95%CI:0.773-0.889）,灵敏度为85.71%,特异度为69.00%,约登指数为0.547;在验证组中的AUC为0.745（95%CI:0.629-0.841）,灵敏度为57.14%,特异度为86.49%,约登指数最高为0.436。最后对Clinical、AP+VP、AP+VP+Clinical这3种模型进行比较,其中AP+VP模型预测效能最佳,所构建的模型由14个与病理分化等级显著相关的影像组学特征构成,模型在训练组AUC为0.825（95%CI:0.760～0.879）,灵敏度:80.00%,特异度:74.00%,约登指数:0.540;在验证组AUC为0.748（95%CI:0.632～0.843）,灵敏度:74.29%,特异度:75.68%,约登指数:0.500。结论:增强CT影像组学在术前预测肝细胞癌分化等级具有一定的可行性,其中基于动脉期+门静脉期的影像组学模型对肝细胞癌分化等级的预测效能最佳。基于增强CT影像组学建立的模型可以无创、简便、准确地预测肝细胞癌分化等级,对指导个性化诊疗具有重要意义。
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