| 魏显飞，陈基明，吴莉莉，何天洪，谷士康，刘美娜，谢伶俐.CT影像组学预测胰腺导管腺癌患者术后无病生存期的价值[J].放射学实践,2024,(04):509-516 |
| CT影像组学预测胰腺导管腺癌患者术后无病生存期的价值 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2024.04.013 |
| 中文关键词: 胰腺肿瘤 导管腺癌 无病生存期 影像组学 预测模型 体层摄影术，X线计算机 |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于平扫和三期增强CT的影像组学模型及临床-组学综合模型对胰腺导管腺癌（PDAC）患者术后无病生存期（DFS）的预测价值。方法：回顾性分析2013年12月－2021年6月在本院经术后病理证实的124例胰腺导管腺癌患者的病例资料。所有DFS患者术后随访时间大于3个月。采用随机分组法，按照7:3的比例将患者分为训练集（n=87）和验证集（n=37）。所有患者术前行腹部CT平扫及三期（动脉期、静脉期、延迟期）增强扫描。使用ITK-SNAP软件分别在四期CT图像上沿胰腺肿瘤边缘逐层勾画ROI并融合生成三维容积ROI（VOI），然后导入FAE软件中提取影像组学特征。采用单因素Cox回归分析及LASSO-Cox回归分析进行纹理特征的筛选，然后分别构建各期和多期联合（动脉期+静脉期+延迟期）影像组学模型并计算相应的影像组学标签得分。采用单因素和多因素Cox回归分析筛选临床特征和CT形态学特征并构建临床模型。采用多因素Cox回归分析结合临床模型变量及影像组学标签构建临床-组学综合模型并绘制其诺莫图。采用一致性指数（C-index）、时间依赖性（time-dependent）ROC曲线、校正曲线和决策曲线分析（DCA）对模型的诊断效能及临床效益进行评价。利用R语言计算临床-组学综合模型的最佳截断值，并据此将患者分为高风险组和低风险组，采用Kaplan-Meier法分析生存资料并进行log-rank检验。结果：基于平扫、动脉期、静脉期和延迟期及多期联合分别筛选得到5、16、4、12和17个组学特征，分别建立相应的组学模型并获得影像组学标签值。经log-rank检验，所有组学标签均与DFS具有相关性（P<0.05），其中多期联合模型的预测效能最佳（训练集：C-index=0.786，6~24个月AUC=0.850~0.928；验证集：C-index=0.802，6~24个月AUC=0.796~0.874）；而临床模型的预测效能较低（训练集：C-index=0.635，6~24个月AUC=0.647~0.679；验证集：C-index=0.596，6~24个月AUC=0.545~0.656）。临床-组学综合模型的预测效能（训练集：C-index=0.812，6~24个月AUC=0.883~0.958；验证集：C-index=0.796，6~24个月AUC=0.813~0.894）明显优于临床模型；校准曲线显示临床-组学综合模型的拟合度好；DCA显示临床-组学综合模型的临床净收益优于临床模型。临床-组学综合模型的截断值为2.738。Kaplan-Meier生存分析显示在训练集和验证集中，高风险组患者的DFS明显短于低分风险组。结论：基于多期CT扫描的影像组学模型结合临床特征构建的临床-组学综合模型在预测胰腺导管腺癌患者术后DFS方面，相较于临床模型和影像组学模型具有更好的预测效能，有助于指导临床制订个体化的治疗策略和改善患者的预后。 |
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