临床放射学杂志

作者：谢朝邦, 汤子建, 吴洋, 犹露, 杨秀进, 易星, 利峰, 石荣书, 赵开飞

单位：563000 遵义医科大学附属医院放射科

关键词：肝内胆管细胞癌,影像组学,计算机断层扫描,预测

基金：本研究系遵义市联合基金[遵市科合HZ字(2021)44号]

<b>目的</b> 探讨基于增强CT影像组学预测肝内胆管细胞癌(ICC)病理分化程度的价值。<b>方法</b> 回顾性分析病理诊断为ICC患者143例,按照7∶3比例随机分为训练集和验证集。对训练集临床特征进行单因素分析和多因素Logistic回归分析,获得的特征构建临床模型。在3D slicer软件勾画肿瘤ROI,手动提取CT影像组学特征,通过最小冗余最大相关(mRMR)及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法对提取的特征降维和筛选,获得具有预测潜力的特征构建影像组学模型。结合临床特征和影像组学特征构建联合模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析三个模型预测效能,ROC曲线下面积(AUC)值比较采用DeLong检验。<b>结果</b> 对训练集ICC不同病理分化程度两组间临床特征进行单因素分析和多因素Logistic回归分析结果表明,CA19-9水平、密度不均和淋巴结转移是预测ICC病理分化程度的独立预测因子(P＜0.05);对提取的1261个影像组学特征,通过降维和筛选得到8个最具有差异的影像组学特征。临床模型、影像组学模型和联合模型在训练集AUC值分别为0.799、0.904和0.948,在验证集分别为0.763、0.851和0.866。无论是在训练集还是验证集,联合模型AUC值均高于另外两个模型。<b>结论</b> 增强CT影像组学在预测ICC病理分化程度中有较好的临床应用价值;三个预测模型中,联合模型预测ICC病理分化程度的效能最优。

来源：2025年第5期

《临床放射学》期刊编辑部

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