CT影像组学模型预测CNLC Ⅰ～Ⅱ期肝细胞癌切除术后早期复发的研究
目的 建立术前CT影像组学预测模型对中国肝癌分期(CNLC)Ⅰ～Ⅱ期肝细胞癌(HCC)切除术后早期复发进行预测.方法 回顾性分析接受手术切除的CNLCⅠ～Ⅱ期HCC患者153 例的资料.用3D slicer软件勾画肿瘤感兴趣区(ROI),用pyradiomics包提取影像组学特征.基于LASSO算法进行特征筛选、并建立影像组学标签(Rad-score).采用单因素Logistic回归和多因素Logistic逐步回归法确立独立预测因子,构建影像组学预测模型和临床预测模型.用受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)来比较模型的区分度,用校准曲线评估模型的校准度,用临床决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值.结果 Rad-score、瘤内供血动脉、肝功能白蛋白-胆红素分级(ALBI分级)、性别是独立预测因子.影像组学模型具有良好的预测效能(AUC:训练组 0.900,验证组0.853),优于临床模型(AUC:训练组0.823,验证组0.741).校准曲线显示影像组学模型具有良好的校准度.DCA显示阈值概率在0.1～1.0 时,影像组学模型的净获益要高于临床模型.结论 基于CT影像组学的预测模型对CNLC Ⅰ～Ⅱ期HCC患者手术切除后早期复发具有良好的预测能力,可为临床医师筛选高复发风险人群、制定个体化诊疗方案提供参考信息.
肝细胞癌、肿瘤复发、影像组学、列线图
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R730.7;G35;R541.4
重庆市科卫联合医学科研项目2022QNXM041
2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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