机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯术前预测中的应用价值

摘要：

目的:探讨机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯(MVI)术前预测中的应用价值。方法:采用回顾性描述性研究方法。收集2015年5月至2018年12月福建医科大学孟超肝胆医院收治的277例肝细胞癌患者的临床病理资料；男235例，女42例；年龄为(56±10)岁，年龄范围为33～80岁。患者术前均行磁共振成像检查。227例肝细胞癌患者通过计算机产生随机数方法以7∶3比例分为训练集193例和验证集84例。应用逻辑回归列线图，支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)机器学习算法构建MVI术前预测模型。观察指标：(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较。正态分布的计量资料以
±
s表示，组间比较采用配对
t检验。计数资料以绝对数表示，组间比较采用
χ2检验。单因素和多因素分析采用Logistic回归模型。
结果:(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析：训练集和验证集患者性别(男，女)分别为157、36例和78、6例，两组比较，差异有统计学意义(
χ2＝6.028，
P<0.05)。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析：训练集193例患者中，MVI阳性108例，MVI阴性85例。单因素分析结果显示：年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、甲胎蛋白(AFP)、碱性磷酸酶(ALP)和纤维蛋白原水平是影响肿瘤MVI的相关因素(比值比＝0.971，2.449，1.368，4.050，2.956，4.083，2.532，1.996，95%可信区间为0.943～1.000，1.169～5.130，1.180～1.585，1.316～12.465，1.310～6.670，2.214～7.532，1.016～6.311，1.323～3.012，
P<0.05)。多因素分析结果显示：AFP>20 μg/L、肿瘤多发、肿瘤直径越大、肿瘤边界不光滑是影响肿瘤MVI的独立危险因素(比值比＝3.680，3.100，1.438，3.628，95%可信区间为1.842～7.351，1.334～7.203，1.201～1.721，1.438～9.150,
P<0.05)，而年龄越大，MVI发生风险越低(比值比＝0.958，95%可信区间为0.923～0.994，
P<0.05)。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较：①应用多因素分析结果筛选指标，包括年龄、AFP、肿瘤数目、肿瘤直径、肿瘤边界，构建逻辑回归列线图，SVM、RF、ANN及LightGBM机器学习算法预测模型，一致性分析结果显示逻辑回归列线图预测模型稳定性较好。逻辑回归列线图、SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集曲线下面积(AUC)分别为0.812、0.794、0.807、0.814、0.810和0.784、0.793、0.783、0.803、0.815，SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法AUC分别与逻辑回归列线图AUC比较，差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.731～0.849，0.744～0.860，0.752～0.867，0.747～ 0.862，Z＝0.995，0.245，0.130，0.102，
P>0.05)和(95%可信区间为0.690～0.873，0.679～0.865，0.702～0.882，0.715～ 0.891，Z＝0.325，0.026，0.744，0.803，
P>0.05)]。②应用RF、LightGBM机器学习算法自行筛选临床病理因素指标构建预测模型。根据指标对预测模型重要度排序，选择重要度>0.01的指标，包括年龄、肿瘤直径、AFP、白细胞(WBC)、血小板、总胆红素、天冬氨酸氨基转移酶、γ－谷氨酰转移酶、ALP和纤维蛋白原，构建RF机器学习算法预测模型；挑选重要度>5.0的指标，包括年龄、肿瘤直径、AFP、WBC、ALP和纤维蛋白原，构建LightGBM机器学习算法预测模型；由于ANN及SVM机器学习算法不具备筛选指标能力，应用单因素分析结果筛选指标，包括年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、AFP、ALP和纤维蛋白原水平，构建SVM、ANN机器学习算法预测模型。SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集AUC分别为0.803、0.838、0.793、0.847和0.810、0.802、0.802、0.836，分别与逻辑回归列线图AUC比较，差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.740～0.857，0.779～0.887，0.729～0.848，0.789～0.895，Z＝0.421，0.119，0.689，1.517，
P>0.05)和(95%可信区间为0.710～0.888，0.700～0.881，0.701～0.881，0.740～0.908，Z＝0.856，0.458，0.532，1.306，
P>0.05)]。
结论:机器学习算法可用于术前预测肝细胞癌MVI，但其应用价值尚需多中心大样本数据进一步验证。

关键词：肝肿瘤、微血管侵犯、预测、机器学习、轻量级梯度提升机

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资助基金：福建省发展和改革委员会专项基金31010308;Specific Foundation of Development and Reform Commission in Fujian Province31010308

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：156-165