临床放射学杂志

作者：李聚贤, 赵凯, 乔雪, 孙中琪, 姜慧杰

单位：150086 哈尔滨,哈尔滨医科大学附属第二医院放射科

关键词：小肾癌,乏脂性肾血管平滑肌脂肪瘤,栖息地影像,CT,鉴别诊断

<b>目的</b> 探讨基于增强CT（CECT）栖息地的影像组学技术在乏脂肪肾血管平滑肌脂肪瘤（fp-AML）与小肾癌（sRCC）的鉴别诊断中的应用价值。<b>方法</b> 将病理证实的137例肿瘤直径&#x02264;4 cm的肾脏小肿块患者（89例sRCC和48例fp-AML）纳入本次回顾性研究。采用K均值聚类算法对肿瘤区域进行分区,生成2~5个不同的聚类亚区,使用卡林斯基-哈拉巴斯分数（CH score）评估不同聚类数的聚类水平,选择最优聚类数,并基于每个亚区提取影像组学特征,使用支持向量机（SVM）构建不同区域的影像组学模型。采用单因素及多因素<em>Logistic</em>回归分析筛选出临床及CT影像特征并建立临床模型。使用受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型性能,用校准曲线验证模型的校准能力,用决策曲线分析和比较模型的临床实用性。<b>结果</b> 鉴别fp-AML和sRCC的独立危险因素包括假包膜和强化方式,用于构建临床模型。聚类分析显示最佳聚类数目为2,在所有模型中,联合模型的性能最优,其在训练集和测试集中的AUC分别为0.941和0.931。决策曲线提示联合模型较其他模型具有较好的临床实用价值,校准曲线显示模型拟合良好。<b>结论</b> 基于栖息地构建的影像组学模型在鉴别sRCC和fp-AML中具有良好的效能。通过对肿瘤不同异质性亚区进行精细划分和特征提取,能够更好地捕捉肿瘤的异质性。

来源：2025年第11期

《临床放射学》期刊编辑部

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