| 刘明璐， 沈浮， 陆建平.基于MR T2WI的影像组学对直肠癌新辅助治疗疗效的评估[J].放射学实践,2021,(03):371-376 |
| 基于MR T2WI的影像组学对直肠癌新辅助治疗疗效的评估 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2021.03.016 |
| 中文关键词: 直肠肿瘤 新辅助治疗 影像组学 磁共振成像 机器学习 |
| 基金项目:海军军医大学青年启动基金（2018QN05）；国家临床重点专科军队建设项目基金 |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于高分辨T2WI的影像组学模型对评估直肠癌新辅助治疗疗效的价值。方法：回顾性分析2018年1月－2018年12月经手术病理证实且在接受新辅助治疗前、后均行MRI检查的80例直肠癌患者的病例资料。根据术后病理检查确定的肿瘤退缩分级（TRG），将TRG 为0、1级者纳入疗效良好组，2、3级者纳入疗效不良组。在高分辨T2WI上勾画病灶的三维容积兴趣区（VOI）并使用两种模型提取影像组学特征，模型1：仅提取治疗前基线影像组学特征；模型B2：提取基线和治疗后的影像组学特征。随机选取70%的病例作为训练集，30%的病例作为测试集进行验证。对两种模型分别利用LASSO（least absolute shrinkage and selection operator）算法进行特征降维后，与TRG标签建立随机森林（RF）分类器，并分别进行受试者操作特征（ROC）曲线分析，比较两种模型的曲线下面积（AUC）并分析其诊断效能（敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值、阳性似然比、阴性似然比）。采用决策曲线分析（DCA）评估临床获益。结果：模型1经降维后得到28个组学特征，模型2共获得3个组学特征，分别建立RF分类器模型，ROC曲线分析得到测试集模型1、2的AUC分别为0.943和0.950，两者间的差异无统计学意义（P＞0.05）。模型1的特异度及阳性似然比较高，模型B的敏感度及阴性似然比较高。DCA显示总体上两种方法均可以临床获益。结论：基于治疗前及综合治疗前、后MR T2WI高分辨率图像的影像组学模型均可较准确地预测直肠癌新辅助治疗后的肿瘤退缩程度，可应用于临床上对直肠癌新辅助治疗疗效的评估。 |
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