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第一部分肝吸虫感染背景的肝细胞癌影像组学特征分析目的:分析肝吸虫感染背景下肝细胞癌普美显增强MRI影像组学特点,提取影像组学特征,建立影像组学评分模型以预测肝吸虫感染方法:纳入2015年3月至2020年6月于广西医科大学第一附属医院行手术切除治疗的初治肝细胞癌患者共134例,从我院图像存档和通信信息系统（picture archiving and communication systems,PACS）系统导出所有入组研究患者医学数字成像与通信（Digital Imaging and Communications in Medicine,DICOM）数据,包含普美显增强MRI动脉期、门脉期、延迟期和肝胆期影像信息。将所有DICOM信息上传至大数据人工智能影像组学分析系统（北京汇医慧影公司）,依次逐层勾画普美显MRI四个期中每个层面肿瘤组织感兴趣区（region of interest,ROI）。在系统中分别选取动脉期、门脉期、延迟期、肝胆期和四期联合图像进行影像组学特征提取,对提取的影像组学特征进行Z-score标准化处理,采用采用方差选择法（Variance Threshold）、单变量特征选择（Select KBest）和最小绝对收缩算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）方法对数据降维处理。根据二分布Logistic回归公式可建立影像组学预测模型,并通过计算得到影像组学评分Radscore。依靠受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）、曲线下面积（area under curve,AUC）、敏感性和特异性来评估模型预测效能。结果:共有134例术前接受普美显增强MRI检查初治HCC患者纳入研究,其中肝吸虫感染阳性患者55例,肝吸虫感染阴性患者79例。不同肝吸虫感染状态之间的临床参数组间ALT水平具有统计学显著性（P=0.019）,训练组和验证组之间临床参数差异没有统计学显著性。通过方差选择法、单变量特征选择法和LASSO算法对数据降维,经过筛选后,动脉期特征有16个、静脉期特征有5个、延迟期特征有5个、肝胆期特征有5个、综合模型特征有11个。四期结合综合模型Radscore,在训练组、验证组和全组中肝吸虫感染阳性和阴性患者间差异均有统计学显著性（P值分别为0.006、0.041和＜0.001）。将各临床参数和Radscore纳入单因素和多因素Logistic回归,单因素Logistic回归提示ALT表达水平预测肝吸虫感染有统计学显著性（P=0.02,OR=0.426）,Radscore有统计学显著性（P=0.014,OR=1.004）,多因素Logistic回归提示Radscore有统计学显著性（P=0.014,OR=0.995,95CI%=0.991-0.999）。MRI四期综合模型预测肝吸虫感染在训练组AUC为0.893（95CI%:0.836-0.951）,在验证组AUC为0.919（95%CI:0.871-0.967）,在全组AUC为0.899（95%CI:0.849-0.949）。结论:在这一部分中,基于肝吸虫感染背景下的初治肝细胞癌普美显增强MRI影像组学特点,建立了用于预测肝吸虫感染的影像组学模型。四期综合模型预测效能最高,优于普美显MRI四期单期模型且在验证组和全组中检验了效能。第二部分影像组学特征与免疫组化特征及预后相关指标相关性探索目的:肝吸虫感染可能会使HCC生物学行为出现改变,导致其特征发生变化。在这一部分中,通过探索第一部分建立的影像组学模型与HCC免疫组化特征及预后相关指标的相关性,建立术前更为深入评估患者的模型,以指导临床实践。方法:选定CK7表达状态和CK19表达状态作为HCC免疫组化特征,选定微血管浸润（microvascular invasion,MVI）状态、血清甲胎蛋白（alpha fetoprotein,AFP）表达水平和血清异常凝血酶原（des-γ-carboxy-prothrombin,DCP）表达水平作为HCC预后相关指标。CK7、CK19和MVI状态报告从PACS系统获得,AFP表达水平和DCP表达水平从电子病历系统获得。分别比较CK7阳性阴性、CK19阳性阴性、MVI阳性阴性、AFP高低表达组和DCP高低表达组间Radscore有无差异。差异有显著性的指标,采用单变量统计分析,比较该指标两组间临床参数有无差异。采用单因素和多因素Logistic回归分析Radscore和各临床参数,将经过单多因素Logistic回归分析后仍具有统计学显著性的临床参数和Radscore用于构建列线图模型。对于构建的列线图模型,均绘制其校准曲线。利用Radscore和列线图中变量进行多因素Logistic回归所得结果危险分数Risk score绘制ROC曲线,计算AUC面积、敏感性和特异性。结果:CK7、CK19阳性阴性和AFP、DCP高低表达组间Radscore差异有显著性。（1）CK7阳性表达组和阴性表达组间临床参数差异均无统计学显著性。单因素Logistic回归分析显示Radscore是预测CK7阳性表达的危险因素（P=0.049,OR=0.994）。Radscore预测CK7阳性表达AUC为0.672（95%CI:0.579-0.765）,敏感性0.52,特异性0.78,最大约登指数对应截断值为60.964。CK7阳性表达高危组82例,低危组52例,比较两组Radscore,差异具有统计学显著性（P＜0.001）。（2）CK19阳性表达组和阴性表达组间年龄差异有统计学显著性（P=0.038）,其余临床参数差异无统计学显著性。单因素Logistic回归分析显示年龄是预测CK19阳性表达的危险因素（P=0.047,OR=3.306）,BCLC分期是预测CK19阳性表达的危险因素（B期vs.A期:P=0.001,OR=0.135;C期vs.A期:P=0.660,OR=0.696）。多因素Logistic回归分析显示年龄不是预测CK19阳性表达的独立危险因素（P=0.077,OR=0.271,95%CI=0.064-1.150）,BCLC分期不是预测CK19阳性表达的独立危险因素（B期vs.A期:P=0.093,OR=0.139,95%CI=0.014-1.386;C期vs.A期:P=0.644,OR=2.463,OR=0.054-112.199）。Radscore预测CK19阳性表达AUC为0.648（95%CI:0.485-0.811）,敏感性0.599,特异性0.77,最大约登指数对应截断值为39.428。CK19阳性表达高危组61例,低危组73例,比较两组Radscore,差异具有统计学显著性（P＜0.001）。（3）AFP表达水平以400ug/L为界定为AFP高表达组和低表达组,两组间肿瘤最大直径（P＜0.001）差异有统计学显著性。单因素Logistic回归分析提示肿瘤最大直径是预测AFP高表达的危险因素（3～5cm vs.＜3cm:P=0.552,OR=1.362;＞5cm vs.＜3cm:P＜0.001,OR=5.489）,多因素Logistic回归分析提示肿瘤最大直径是预测AFP高表达的独立危险因素（3～5cm vs.＜3cm:P=0.414,OR=1.586,95CI%=0.524-4.796;＞5cm vs.＜3cm:P=0.002,OR=7.538,95%CI=2.087-27.222）。将肿瘤最大直径与Radscore一同纳入预测AFP水平高表达列线图模型中,列线图预测AFP高表达AUC为0.688（95%CI=0.590-0.786）,敏感性为0.79,特异性为0.58,Radscore预测AFP高表达AUC为0.617（95%CI=0.514-0.720）,敏感性0.74,特异性0.49,两曲线间差异无统计学显著性（P=0.26）。列线图ROC曲线截断值为0.488,AFP高表达高风险组45例,低风险组89例,组间Risk score差异有统计学显著性（P＜0.001）。（4）血清DCP表达水平以100m AU/ml为界分为高表达组和低表达组,两组间年龄（P＜0.001）、直接胆红素水平（P=0.025）、乙肝病毒感染状态（P＜0.001）和肿瘤最大直径（P=0.001）差异有统计学显著性。单因素Logistic分析显示直接胆红素高表达（＞6.8μmol/L）为预测DCP高表达危险因素（P=0.031,OR=0.286）,肿瘤最大直径为预测DCP高表达危险因素（3～5cm vs.＜3cm:P=0.514,OR=1.407;＞5cm vs.＜3cm:P=0.001,OR=9.143）。多因素Logistic回归分析显示直接胆红素高表达（＞6.8μmol/L）不是预测DCP高表达独立危险因素（P=0.213,OR=0.227,95%CI=0.022-2.345）,肿瘤最大直径是预测DCP高表达独立危险因素（3～5cm vs.＜3cm:P=0.391,OR=1.669,95CI%=0.517-5.385;＞5cm vs.＜3cm:P=0.009,OR=13.012,95%CI=1.905-88.881）。将Radscore和肿瘤最大直径一并纳入列线图模型,预测DCP高表达。列线图预测DCP高表达AUC为0.727（95CI%=0.622-0.832）,敏感性0.88,特异性0.55。Radscore单独预测DCP高表达AUC为0.637（95%CI=0.524-0.75）,敏感性0.91,特异性0.37。两曲线差异有统计学显著性（P=0.03）。列线图ROC曲线截断值为0.625,DCP高表达高危组38例,低危组57例,比较两组Risk score,差异有统计学显著性（P＜0.001）。结论:第一部分建立的影像组学模型能够预测不同肝吸虫感染背景下肿瘤组织中CK7表达状态和CK19表达状态,将影像组学模型与临床参数相结合构建列线图模型,能够用于预测不同肝吸虫感染背景患者AFP表达水平和DCP表达水平,虽然四组均具有显著性,但AUC值在0.60-0.80之间,实用价值有一定局限性。