【摘 要】
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目的 评估基于MRI影像组学模型术前预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润(LVSI)的价值.方法 回顾性分析123例经病理证实宫颈癌患者,根据病理结果分为LVSI+(n=61)及LVSI-(n=62).基于T2WI及动脉期对比增强T1WI(CE-T1WI)提取影像组学特征,按7:3比例将数据分为训练集(n=87)和验证集(n=36),以最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对训练集数据进行特征降维,筛选最佳影像组学特征,构建预测宫颈癌LVSI的单一序列影像组学模型(模型T2WI、模型
【机 构】
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皖南医学院弋矶山医院影像中心,安徽芜湖 241001
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目的 评估基于MRI影像组学模型术前预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润(LVSI)的价值.方法 回顾性分析123例经病理证实宫颈癌患者,根据病理结果分为LVSI+(n=61)及LVSI-(n=62).基于T2WI及动脉期对比增强T1WI(CE-T1WI)提取影像组学特征,按7:3比例将数据分为训练集(n=87)和验证集(n=36),以最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对训练集数据进行特征降维,筛选最佳影像组学特征,构建预测宫颈癌LVSI的单一序列影像组学模型(模型T2WI、模型CE-T1WI);应用多因素logistic回归分析构建基于T2WI+CE-T1WI的影像组学模型(模型T2WI+CE-T1WI)及临床影像组学模型;分别以受试者工作特征(ROC)曲线及决策曲线分析(DCA)评估其预测效能及临床效益.结果 基于T2WI和CE-T1WI各提取1316个影像组学特征,最终分别获得13、15个最佳特征,用于构建模型T2WI及模型CE-T1WI.共筛选出13个影像组学特征用于构建模型T2WI+CE-T1WI,其在训练集和验证集数据中的曲线下面积(AUC)分别为0.79及0.78;临床影像组学模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.88及0.83,与模型T2W1+CE-T1WI差异均无统计学意义(P均>0.05).DCA提示,阈值取0.08～0.68时,临床影像组学模型的净收益高于模型T2WI+CE-T1WI.结论 基于T2WI+CE-T1WI的临床影像组学模型术前预测宫颈癌LVSI的效能较高.
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