临床放射学杂志

作者：林裕霖, 黄翔, 张志强, 邓君良, 陈小凤, 陈湘光, 杨志企

单位：514031 梅州,梅州市人民医院放射科（林裕霖、黄 翔、张志强、邓君良、陈小凤、陈湘光、杨志企）;514031 梅州,广东省临床分子诊断与抗体药物工程技术研究中心（陈小凤、杨志企）

关键词：肝细胞癌,组织分化程度,CT,细胞外容积分数

基金：本研究系梅州市人民医院培育项目（PY-C2023035）; 梅州市社会发展科技计划项目（2023B12）; 北京医学奖励基金会-睿影科研基金项目(YXJL-2024-0350-0242)

<b>目的</b> 探讨基于CT细胞外容积分数(ECV)模型术前预测肝细胞癌 (HCC)分化程度的诊断效能。<b>方法</b> 搜集184例HCC患者数据并按7&#x02236;3比例随机分为训练组138例和验证组46例,采用独立样本<em>t</em>检验或卡方检验比较低分化HCC组和中高分化HCC组组间临床特征、影像特征和ECV的差异,采用多因素回归分析明确中高分化HCC组的危险因素,最后利用多因素回归构建预测模型。<b>结果</b> 在训练组和验证组中,低分化HCC组和中高分化HCC组组间ECV和甲胎蛋白(AFP)的差异均具有统计学意义（<em>P</em>均&#x0003C;0.05）。训练组中低分化HCC组和中高分化HCC组组间HCC延迟期强化程度的差异具有统计学意义（<em>P</em>&#x0003C;0.05）,但未在验证组中获得验证（<em>P</em>&#x0003E;0.05）。单因素分析显示AFP、肿瘤延迟期强化程度和ECV是中高分化HCC的危险因素,多因素分析显示ECV是中高分化HCC的独立危险因素。在验证组中,基于ECV模型具有中等预测HCC分化程度的效能[受试者工作特征曲线曲线下面积（AUC）=0.739],基于AFP、肿瘤延迟期强化程度和ECV的联合模型诊断效能更高（AUC=0.838）。<b>结论</b> ECV是HCC分化程度的独立危险因素,基于 ECV 模型可作为一种无创预测 HCC分化程度的方法,为临床治疗决策提供参考。

来源：2025年第8期

《临床放射学》期刊编辑部

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