基于增强MRI的影像组学模型术前预测肝细胞癌GPC3表达的初步研究

发布时间：2022-01-17 14:48

　　目的:探讨基于增强MRI的影像组学模型在术前预测GPC3阳性肝细胞癌（HCC）的价值。方法:本研究是一项回顾性研究,一共入组了2014年4月至2017年12月期间在天津医科大学肿瘤医院进行肝切除术且术后病理证实为肝细胞癌的293名患者,将这些患者随机分为实验组（195人）和验证组（98人）。所有患者术前均行肝脏MR动态增强检查,且相应的临床信息资料和影像资料完整。（1）本研究采用影像组学的方法对肝细胞癌MR图像进行定量分析来实现肝细胞癌是否表达GPC3的预测,并构建出相应的组学预测模型。在每个患者的肝细胞癌增强MR延迟期图像中手动分割出HCC病灶区域,得到感兴趣区（ROI）,借助影像组学方法从ROI中一共提取了853个定量影像特征（包括肿瘤病灶的形状特征、强度特征、纹理特征、小波特征）,在实验组中采用单因素分析和Fisher information来对这些影像特征进行降维,随后利用支持向量机（SVM）根据向前逐步回归法筛选出最优的影像特征,并利用筛选出的最优影像特征来构建相应的组学模型。（2）利用实验组各个患者的临床信息（年龄、性别、肿瘤直径、AFP、ALB、ALT、TBIL、肝炎、肝... 

【文章来源】：天津医科大学天津市 211工程院校

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

影像组学流程图

实验组 验证组图 2 临床模型、组学模型及联合模型分别在实验组和验证组的 ROC 曲线表 2 三种模型的预测性能Table 2 Predictive performance for the proposed models模型类别实验组 （N=195） 验证组（N=98）Cut-offAUC(95%CI)ACC SEN SPEAUC(95%CI)ACC SEN SPE临床模型0.815(0.752-0.878)72.3% 68.2% 81.7%0.758(0.661-0.855)71.4% 67.7% 80.0% 0.648

预测 GPC3 表达的独立影响因素。因此，由 AFP 和组学模型一同构建联合模型。联合模型在实验组中 AUC 高达 0.926 (95% CI, 0.884-0.969)；在验证组中 AUC 高达 0.914 (95%CI, 0.848-0.980)，其最佳截断值为 0.703，此时在实验组中预测 GPC3阳性的准确性为 86.7%，特异性为 86.7%，敏感度为 86.7%；在验证组中准确性为 79.6%，特异性为 93.3%，敏感度为 73.5%（表 2）；这也说明了联合模型预测GPC3 表达的良好效能。临床模型、组学模型及联合模型三者的 ROC 曲线见图 2。经过 Delong 检验发现，三种模型的 ROC 曲线存在显著差异性（p<0.001），且其对应的 AUC 值从大到小排序为：联合模型＞组学模型＞临床模型。每个模型对于全部患者的预测结果见附录表 2。

【参考文献】：
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本文编号：3594923