文章摘要
刘梦珂，张怡梦，张妍，李兴鹏，郝琪，张晓杰，徐井旭，黄陈翠, 王仁贵.基于STIR-MRI的影像组学模型评估原发性下肢淋巴水肿的临床分期[J].放射学实践,2024,(04):517-522
基于STIR-MRI的影像组学模型评估原发性下肢淋巴水肿的临床分期
  
DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2024.04.014
中文关键词: 影像组学  磁共振成像  原发性淋巴水肿  下肢  临床分期
基金项目:国家自然科学基金资助项目（61876216）
作者单位
刘梦珂，张怡梦，张妍，李兴鹏，郝琪，张晓杰，徐井旭，黄陈翠, 王仁贵 100038北京，首都医科大学附属北京世纪坛医院放射科（刘梦珂、张怡梦、张妍、李兴鹏、张晓杰、王仁贵）；100038北京，北京大学第九临床医学院放射科（郝琪）；100089北京，北京深睿博联科技有限责任公司（徐井旭、黄陈翠） 
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中文摘要:
      【摘要】目的：探讨MRI影像组学模型对原发性下肢淋巴水肿（PLEL）临床分期的评估价值。方法：回顾性搜集2018年1月－2019年12月在本院就诊的132例单侧PLEL患者的临床和影像资料。依据2020年国际淋巴协会（ISL）淋巴水肿临床分期标准，Ⅰ期45例，Ⅱ期51例，Ⅲ期36例。将STIR序列原始图像导入深睿多模态科研平台，连续选择10层肢体肿胀最严重的横轴面图像，逐层在皮下软组织区域内的水肿区手动勾画ROI，提取影像组学特征1743个。采用相关性分析及F-Test算法进行特征的筛选，然后采用logistic回归分类器分别建立Ⅰ期与Ⅱ期、Ⅱ期与Ⅲ期的分类模型，并采用ROC曲线评价模型的鉴别效能。采用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床实用性。结果：鉴别Ⅰ期与Ⅱ期，共筛选出10个组学特征构建预测模型，其在训练集中的AUC为0.935（95%CI：0.886~0.983），在验证集中的AUC为0.917（95%CI：0.858~0.975）。鉴别Ⅱ期与Ⅲ期，共筛选出10个组学特征用于建模，其在训练集中的AUC为0.838（95%CI：0.749~0.927），在验证集中为0.760（95%CI：0.654~0.866）。DCA验证了影像组学模型鉴别PLEL临床分期的临床实用性。结论：基于下肢MRI建立的影像组学模型可较准确地评估PLEL的严重程度，与PLEL的临床分期一致性高。
      
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