| 程留慧，孙樱函，岳志斌，邵明义.基于CT瘤内/瘤周影像组学预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移[J].放射学实践,2025,(12):1510-1518 |
| 基于CT瘤内/瘤周影像组学预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2025.12.005 |
| 中文关键词: 甲状腺肿瘤 颈部淋巴结转移 瘤周区域 影像组学 体层摄影术，X线计算机 |
| 基金项目:河南省卫生健康委国家中医临床研究基地科研专项（2022JDZX063） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于瘤内和瘤周影像组学特征及临床-影像危险因素构建的列线图模型对甲状腺乳头状癌（PTC）颈部淋巴结转移（CLNM）的预测价值。方法：回顾性分析2021年9月-2023年12月在本院经病理证实的94例PTC患者（CLNM阴性64例，CLNM阳性30例）的临床和CT资料。将入组患者以7∶3的比例随机分为训练集（n=66）和验证集（n=28）。对患者的临床特征（年龄、性别、BMI、TSH和TPOAb）和CT影像特征（位置、形状、包膜接触大于25%和钙化）进行单因素逻辑回归分析，筛选出独立危险因素并建立临床-影像特征模型。使用ITK-SNAP软件，分别在平扫和增强CT图像上沿肿瘤边缘及向外扩张1.0、2.0和3.0mm的瘤周区域进行ROI勾画，提取各区域的影像组学特征。采用组间和组内相关系数（ICC）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）及赤池信息量准则（AIC）等方法从各区域组学特征中分别筛选出最具预测价值的组学特征并构建组学模型，计算各组学模型的评分值（Rad-Score）。对比分析基于平扫和增强序列的瘤内与瘤周各区域的影像组学评分预测PTC发生CLNM的效能。联合临床独立危险因素和最佳Rad-Score构建联合模型并绘制其列线图。采用ROC曲线和Delong检验评估各模型的预测效能。结果：逻辑回归分析显示，临床和影像征象中的包膜接触＞25%是CLNM的独立危险因素。模型效能的对比结果：瘤周区域2.0mm组学模型的效能（平扫AUC：0.684，增强AUC：0.649）在验证集中高于瘤周1.0mm（平扫AUC：0.596，增强AUC：0.646）和3.0mm（平扫AUC：0.567，增强AUC：0.626）；单模态模型的对比，验证集中增强序列瘤内区域组学模型的AUC为0.749 ，高于其它模型（AUC：0.567~0.684）；联合平扫和增强序列上瘤内和瘤周各区域的组学特征构建的联合模型在验证集中的AUC为0.819 ，高于其它所有模型的AUC（0.567~0.795），以联合模型获得的Rad-Score为最佳。联合包膜接触＞25%和最佳Rad-Score构建的列线图模型的预测效能（AUC为0.836）在验证集中高于临床模型（AUC为0.725）和最佳Rad-Score（AUC为0.819）。校准曲线显示列线图预测结果与病理结果的一致性良好，且阈值概率在0.22~0.95时具有较高的临床应用价值。结论：基于CT平扫和增强图像提取的瘤内和瘤周影像组学特征联合临床和肿瘤常规影像特征构建的列线图模型可有效预测PTC患者是否合并CLNM，具有重要的临床应用价值。 |
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