文章摘要
李扬，王向明，谷霄龙，杨丽，王琦，时高峰，随义，徐校胜，岳萌，王明博，任嘉梁.基于增强CT影像组学预测食管鳞癌淋巴血管侵犯状态的价值[J].放射学实践,2024,(02):239-246
基于增强CT影像组学预测食管鳞癌淋巴血管侵犯状态的价值
  
DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2024.02.016
中文关键词: 食管鳞癌  影像组学  淋巴血管侵犯  体层摄影术，X线计算机  增强CT
基金项目:河北省卫生健康委员会医学科学研究重点课题计划项目（20230151）
作者单位
李扬，王向明，谷霄龙，杨丽，王琦，时高峰，随义，徐校胜，岳萌，王明博，任嘉梁 050011石家庄，河北医科大学第四医院CT磁共振科（李扬、王向明、谷霄龙、杨丽、王琦、时高峰、徐校胜），病理科（岳萌），胸外科（王明博）；053099河北，衡水市第四人民医院（随义）；100176北京，GE中国（任嘉梁） 
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中文摘要:
      【摘要】目的：探讨基于增强CT影像组学预测食管鳞癌（ESCC）淋巴血管侵犯（LVI）的价值。方法：回顾性搜集行根治性切除术并经术后病理证实的224例食管鳞癌患者，其中包括66例LVI阳性和158例LVI阴性患者。所有患者均在术前2周内进行胸部增强CT扫描。将入组的患者按照7:3的比例随机分为训练集和测试集。使用3D Slicer软件逐层勾画全肿瘤感兴趣区（ROI），采用Python软件的Pyradiomics包提取肿瘤组织的影像组学特征，建立影像组学模型用于预测食管鳞癌的LVI状态并进行验证。采用受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值来评价影像组学模型的诊断效能，使用校准曲线评价影像组学模型在训练集和测试集中的拟合程度。使用决策曲线分析（DCA）评价影像组学模型的临床应用价值。结果：从全肿瘤ROI中提取了1130个组学特征，经过筛选最终保留了7个影像组学特征，并使用多因素logistic回归建立影像组学预测模型。在训练集中，影像组学模型预测LVI的AUC值为0.930，敏感度为0.851，特异度为0.919，准确度为0.899，阳性预测值为0.816，阴性预测值为0.936；在测试集中，AUC值为0.897，敏感度为0.789，特异度为0.787，准确度为0.788，阳性预测值为0.600，阴性预测值为0.902。校准曲线显示影像组学模型在训练集及测试集中的预测概率与实际概率的一致性良好。DCA曲线显示影像组学模型具有良好的临床应用价值。结论：基于增强CT构建的影像组学模型，能够在术前有效预测食管鳞癌的LVI状态。
      
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