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摘要: 目的:探讨基于CT检查影像组学在术前鉴别诊断胰腺浆液性囊腺瘤(SCA)和黏液性囊腺瘤(MCA)中的临床价值。方法:采用回顾性病例对照研究方法。收集2012年1月至2019年12月浙江大学医学院附属第一医院收治的154例胰腺囊性肿瘤病人的临床病理和影像资料;男24例,女130例;年龄为(50±13)岁。154例病人中,99例为SCA,55例为MCA。154例病人术前均行胰腺CT平扫联合增强扫描检查。收集所有病人临床特征、影像特征、影像组学特征,构建临床特征模型、影像特征模型、影像组学模型和融合模型。绘制各个模型的受试者工作特征(ROC)曲线,并以曲线下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等指标评价构建模型。基于最优模型,构建列线图。观察指标:(1)临床特征模型建立及验证。(2)影像特征模型建立及验证。(3)影像组学模型建立及验证。(4)融合模型建立及验证。(5)融合模型的列线图。正态分布的计量资料以
x±
s表示,组间比较采用Mann-Whitney
U检验。计数资料以绝对数和(或)百分比表示,组间比较采用
χ2检验和Fisher确切概率法。
结果:(1)临床特征模型建立及验证:通过多元逻辑线性回归分析,筛选出年龄、临床症状、术前血清CA19-9 3个临床特征用于构建临床特征模型,多元逻辑线性回归结果以公式①表示:临床模型得分=0.635-0.007×年龄+0.054×临床症状+0.108×术前血清CA19-9。绘制临床特征模型测试集ROC曲线。临床特征模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.611(95%可信区间为0.488~0.734,
P<0.05)和0.771(95%可信区间为0.624~0.919,
P<0.05)、56.6%和77.8%、66.7%和63.1%、56.3%和88.5%、41.5%和80.1%、78.4%和76.7%。(2)影像特征模型建立及验证:通过多元逻辑线性回归分析,筛选出肿瘤位置、肿瘤数目、肿瘤横断面最大径、肿瘤分叶、肿瘤多囊(≥6个)5个影像特征用于构建影像特征模型,多元逻辑线性回归结果以公式②表示:影像特征模型得分=-0.034+0.300×肿瘤位置+0.202×肿瘤数目+0.014×肿瘤横断面最大径-0.251×肿瘤分叶-0.170×肿瘤多囊(≥6个)。绘制影像特征模型测试集ROC曲线。影像特征模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.862(95%可信区间为0.791~0.932,
P<0.05)和0.853(95%可信区为0.713~0.994,
P<0.05)、78.8%和88.9%、81.8%和89.4%、77.5%和88.5%、62.8%和85.0%、90.2%和92.0%。(3)影像组学模型建立及验证:本研究在154例胰腺囊性肿瘤病人中共提取4类1 067个影像组学特征,其中一阶直方图统计特征7个、纹理特征53个、小波特征848个、局部二值模式特征159个。在组内相关系数>0.9的条件下,共保留896个稳定性较好的影像组学特征用于构建模型。经过方差阈值与相关系数阈值筛选后,保留350个影像组学特征。为获得深层次的影像组学特征,在原特征基础上构建50个合成影像组学特征,总特征数为400个。采用五折递归特征消除后,最终筛选出22个影像组学特征,包括13个小波特征,7个合成影像组学特征和2个局部二值模式特征。采用支持向量机算法构建影像组学模型,模型惩罚系数“C”=35.938,模型参数“γ”=0.077,核函数为“径向基函数核”。绘制影像组学模型五折交叉验证的ROC曲线。影像组学模型的平均AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.870(
P<0.05)、83.1%、81.8%、83.8%、73.8%、89.2%。(4)融合模型建立及验证:选取影像特征的肿瘤位置、肿瘤分叶和影像组学得分构建融合模型。融合模型的多元逻辑线性回归结果以公式③表示:融合模型得分=-0.154+0.218×肿瘤位置-0.223×肿瘤分叶+0.621×影像组学得分。绘制融合模型测试集ROC曲线。融合模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.893(95%可信区间为0.828~0.958,
P<0.05)和0.966(95%可信区间为0.921~0.999,
P<0.05)、83.7%和91.1%、81.8%和84.2%、84.5%和96.2%、71.1%和94.1%、90.9%和89.3%。(5)融合模型的列线图:绘制融合模型的列线图,模型约登指数为0.416。
结论:基于术前CT检查影像组学标签和影像特征的预测模型可鉴别诊断胰腺SCA和MCA。
关键词: 胰腺肿瘤、胰腺浆液性囊腺瘤、胰腺黏液性囊腺瘤、影像组学、鉴别诊断
所属期刊栏目: 20
资助基金: 国家自然科学基金81971686,81672337,81871925,82071867;浙江省重点研发计划2020C03117;国家重点研发计划2018YFE0183900;National Natural Science Foundation of China81971686, 81672337, 81871925, 82071867;Key Research and Development Program of Zhejiang Province2020C03117;National Key Research and Development Program of China2018YFE0183900
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9页
页码: 555-563
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