基于增强CT影像组学模型预测膀胱尿路上皮癌组织学分级

摘要：

目的构建基于增强CT影像组学模型用于术前预测膀胱尿路上皮癌(BUC)的组织学分级.资料与方法回顾性分析2016年11月—2020年9月广州市第一人民医院127例经病理证实的高级别尿路上皮癌和低级别尿路上皮癌,随机分为训练集89例和验证集38例.在平扫、动脉期、静脉期CT图像上提取病灶影像组学特征.使用Logistic回归构建影像组学预测模型,绘制受试者工作特征曲线,并计算曲线下面积评价模型预测BUC组织学分级的效能,采用决策曲线评价模型鉴别高级别尿路上皮癌和低级别尿路上皮癌的净获益.结果基于每例患者的三期CT图像共提取出5202个影像组学特征,经过特征筛选后最终得到20个特征用于构建预测模型.模型在训练集及验证集中诊断BUC组织学分级的曲线下面积分别为0.90(95％CI 0.83～0.96)和0.93(95％CI 0.85～1.00).结论基于增强CT影像组学构建的模型术前预测BUC组织学分级具有良好的诊断效能.

关键词：膀胱肿瘤、体层摄影术、X线计算机、影像组学、预测

所属期刊栏目：30

分类号：R542.2;R730.42(心脏、血管（循环系）疾病)

资助基金：佛山市医学重点专科项目FSZD145011

在线出版日期：2022-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1166-1170