基于磁共振成像检查的集成深度学习模型预测中低位直肠癌切除术中直线切割闭合器使用次数的临床价值

摘要：

目的:探讨基于磁共振成像（MRI）检查的集成深度学习模型预测中低位直肠癌切除术应用直肠双吻合技术（DST）直线切割闭合器使用次数的临床价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2018 年1月至2022年12月上海交通大学医学院附属瑞金医院收治的263例行低位前切除术（LAR）中低位直肠癌患者的临床病理资料（训练集）；男183例，女80例；年龄为63（55，68）岁。另收集128例中低位直肠癌患者的临床病理资料（验证集）；男83例，女45例；年龄为65（57，70）岁。训练集用于构建预测模型，验证集用于验证预测模型。观察指标：（1）训练集患者的临床病理特征。（2）影响训练集患者术中直线切割闭合器使用次数≥3次的因素分析。（3）预测模型的构建。（4）预测模型的效能评价。（5）预测模型的验证。偏态分布的计量资料以
M（
Q1，
Q3）表示，组间比较采用Mann-Whitney
U检验。计数资料以绝对数表示，组间比较采用
χ2检验。单因素分析采用Logistic回归模型，多因素分析采用Logistic逐步回归模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC）。AUC>0.75表示模型可接受。AUC比较采用Delong检验。
结果:（1）训练集患者的临床病理特征。263例患者中，48例术中直线切割闭合器使用次数≥3次，215例≤2次。48例术中直线切割闭合器使用次数≥3次和215例≤2次患者术前血清癌胚抗原>5 μg/L、吻合口漏、肿瘤长径≥5 cm的例数分别为20、12、13例和56、26、21例，两者比较，差异均有统计学意义（
χ2
=4.66，5.29，10.45，
P<0.05）。（2）影响训练集患者术中直线切割闭合器使用次数≥3次的因素分析。多因素分析结果显示：术前血清癌胚抗原>5 μg/L、肿瘤长径≥5 cm是影响术中直线切割闭合器使用次数≥3次的独立危险因素［优势比=2.26，3.39，95%可信区间（
CI）为1.15~4.43，1.50~7.65，
P<0.05］。（3）预测模型的构建。根据多因素分析结果，纳入术前血清癌胚抗原和肿瘤长径建立临床预测模型Logit（P）=-2.018+0.814×术前血清癌胚抗原（>5 μg/L取1，≤5 μg/L取0）+1.222×肿瘤长径（≥5 cm取1，<5 cm取0）。将基于掩模区域的卷积神经网络（Mask R-CNN）分割的影像资料输入三维卷积网络（C3D），通过训练，完成影像预测模型的构建。将基于Mask R-CNN分割的影像资料及临床独立危险因素输入C3D神经网络，通过训练，完成综合预测模型的构建。（4）预测模型的效能评价。临床预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为70.0%、81.0%、79.4%，约登指数为0.51。影像预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为50.0%、98.3%、91.2%，约登指数为0.48。综合预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为70.0%、98.3%、94.1%，约登指数为0.68。临床预测模型、影像预测模型、综合预测模型的AUC分别为0.72（95%
CI为0.61~0.83）、0.81（95%
CI为0.71~0.91）、0.88（95%
CI为0.81~0.95）。综合预测模型的效能分别与影像预测模型和临床预测模型比较，差异均有统计学意义（
Z=2.98，2.48，
P<0.05）。（5）预测模型的验证。通过验证集对3个预测模型进行外部验证。临床预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为62.5%、66.1%、65.6%，约登指数为0.29。影像预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为58.8%、95.5%、92.1%，约登指数为0.64。综合预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为68.8%、97.3%、93.8%，约登指数为0.66。临床预测模型、影像预测模型、综合预测模型的AUC分别为0.65（95%
CI为0.55~0.75）、0.75（95%
CI为0.66~0.84）、0.84（95%
CI为0.74~0.93）。综合预测模型的效能与临床预测模型比较，差异有统计学意义（
Z=3.24，
P<0.05）。
结论:基于MRI检查的集成深度学习模型可以预测中低位直肠癌切除术DST直线切割闭合器使用次数≥3次的高危人群。

关键词：直肠肿瘤、深度学习、预测模型、双吻合技术、磁共振成像

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资助基金：上海市临床重点专科建设项目shslczdzk00102;上海交通大学“医工交叉”项目YG 2019QNB24;Shanghai Key Clinical Discipline Construction Projectshslczdzk00102;The "Medical Engineering Intersection" Project of Shanghai Jiaotong UniversityYG2019QNB24

在线出版日期：2024-01-30（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：1129-1138