基于临床和增强CT影像组学的列线图术前预测EB病毒相关性胃癌的价值

摘要：

目的:探讨基于临床和增强CT影像组学的列线图术前预测EB病毒（EBV）相关性胃癌的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的136例胃癌患者资料，男100例、女36例，年龄［
M（
Q1，
Q3）］65（53，71）岁。根据EBV编码的小RNA原位杂交技术测定的结果分为EBV阳性组（
n=32）和EBV阴性组（
n=104）。所有患者术前均行多期CT增强扫描。按7∶3比例将患者分为训练组（
n=95）和验证组（
n=41）。利用MaZda软件提取增强CT图像的影像组学特征。采用组内相关系数（ICC）、方差分析和最小绝对收缩与选择算法（LASSO）回归进行影像组学特征降维，计算影像组学评分（Radscore）。联合临床资料、形态学特征及影像组学评分建立列线图模型。根据受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价列线图的预测效能，决策曲线评价列线图的临床净获益，根据训练组和验证组的数据绘制校准曲线对列线图进行验证。
结果:经筛选后，最终得到6个最优的影像组学特征，包括灰度均值、偏度、S（1，0）熵和、S（1，1）对比度、99%灰度百分位、S（2，2）角二阶矩。在训练组和验证组中，EBV阳性组的Radscore高于EBV阴性组（训练组：3.78±0.83 比 2.80±0.98；验证组：3.81±0.47 比 2.94±0.95）（均
P<0.05）。影像组学模型在训练组和验证组的AUC分别为0.773（95%
CI：0.612~0.962）、0.792（95%
CI：0.597~0.927），灵敏度和特异度分别为63.6%和93.1%、70.0%和87.1%；临床和影像组学的列线图模型在训练组和验证组的AUC分别为0.883（95%
CI：0.644~0.984）、0.851（95%
CI：0.715~0.996），列线图模型的预测效能更佳（均
P<0.05）。
结论:基于临床和影像组学的列线图模型对EB病毒相关性胃癌具有较好的预测效能。

关键词：放射学、胃癌、EB病毒、影像组学、预测模型、横断面研究

所属期刊栏目：102

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7页

页码：2956-2962