【摘 要】
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目的 基于肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者的术前CT影像组学特征和术前临床资料分别建立影像组学模型，临床特征联合影像组学模型探讨预测微血管侵犯（microvascular invasion,MVI）的研究价值。方法 回顾性分析上海复旦大学附属肿瘤医院2018年1月至2020年12月110例经术后病理结果确诊为HCC患者的资料。采用ITK-SNAP软件勾画肝脏
【机 构】
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复旦大学上海医学院肿瘤学系-复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科
【基金项目】
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国家自然科学基金（81771829）；
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目的 基于肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者的术前CT影像组学特征和术前临床资料分别建立影像组学模型，临床特征联合影像组学模型探讨预测微血管侵犯（microvascular invasion,MVI）的研究价值。方法 回顾性分析上海复旦大学附属肿瘤医院2018年1月至2020年12月110例经术后病理结果确诊为HCC患者的资料。采用ITK-SNAP软件勾画肝脏肿瘤边缘，通过Python（3.7.10版本）软件对图像做预处理，使用pyradiomics（3.0.1版本）工具包提取9种滤波器下的八类影像组学特征共1 317个。依据术后病理结果分成MVI阳性组（65例）和MVI阴性组（45例）。统计学分析临床资料，最后利用逻辑回归算法分别建立影像组学模型，临床模型，临床特征联合影像组学模型（简称联合模型）。通过绘制训练组和测试组的受试者特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）、ROC曲线下面积（the area under the ROC curve,AUC）、特异性和敏感性评估预测患者MVI状态的诊断效能。结果 筛选出18个最优的影像组学特征构成影像组学模型，在训练集和测试集中AUC分别为0.822和0.778，测试集中的敏感性为0.700，特异性为0.857。筛选出5个临床特征构成临床模型，在训练集和测试集中AUC分别为0.753和0.635，测试集中的敏感性为0.723，特异性为0.769。筛选出11个特征构成联合模型，在训练集和测试集中的AUC为0.845和0.813，测试集中的敏感性为0.833，特异性为0.846。结论 基于CT影像组学联合临床特征的模型可用于预测HCC的MVI状态且具有较好的诊断价值。
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