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基于双期增强CT检查影像组学胆囊癌淋巴结转移预测模型构建及其应用价值
文献摘要:
目的:探讨基于双期增强CT检查影像组学胆囊癌淋巴结转移预测模型构建及其应用价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2012年1月至2020年12月西安交通大学第一附属医院收治的194例胆囊癌患者的临床病理资料;男70例,女124例;年龄为(64±10)岁;均行胆囊癌意向性根治切除术。194例患者通过R软件随机数法以8∶2比例随机分为训练集156例和测试集38例。训练集用于构建诊断模型,测试集用于验证诊断模型。患者进行CT检查后,行图像分析、提取影像组学特征、影像组学模型建立;根据临床病理因素构建列线图预测模型。观察指标:(1)淋巴结清扫及组织病理学检查结果。(2)影像组学预测模型构建及特征分析。(3)胆囊癌淋巴结转移的影响因素分析。(4)列线图淋巴结转移预测模型构建。(5)影像组学及列线图淋巴结转移预测模型的预测能力比较。正态分布的计量资料以 x±s表示,偏态分布的计量资料以 M(范围)表示。计数资料以绝对数表示,组间比较采用 χ2检验。单因素分析采用 χ2检验,多因素分析采用Logistic回归模型前进法。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,以曲线下面积(AUC)、决策曲线、混淆矩阵进行预测模型的效能评价。 结果:(1)淋巴结清扫及组织病理学检查结果。194例患者中,行淋巴结清扫182例,淋巴结清扫数目为8(1~34)枚/人,阳性淋巴结清扫数目为0(0~11)枚/人。194例患者术后组织病理学检查结果显示:N0期122例,淋巴结清扫数目为7(0~27)枚/人;N1期48例,淋巴结清扫数目为8(2~34)枚/人,阳性淋巴结清扫数目为1(1~3)枚/人;N2期24例,淋巴结清扫数目为11(2~20)枚/人,阳性淋巴结清扫数目为5(4~11)枚/人。(2)影像组学预测模型构建及特征分析。提取194例患者107个影像组学特征,其中一阶特征18个、形状特征14个、纹理特征75个。通过各影像组学特征组内相关系数及绝对中位差和使用互信息法、Select K-Best、最小化绝对收缩和选择算子回归降维后的数据分别拟合至随机森林、梯度提升树、支持向量机(SVM)、K-近邻法及Logistic回归5种不同机器学习算法中,经分析Select K-Best_SVM模型预测性能最佳,测试集的AUC为0.76。(3)胆囊癌淋巴结转移的影响因素分析。单因素分析结果显示:全身炎症反应指数、癌胚抗原、CA19-9、CA125、影像学T分期、影像学淋巴结状态是影响胆囊癌患者淋巴结转移的相关因素( χ2 =4.20,11.39,5.68,11.79,10.83,18.58, P<0.05)。多因素分析结果显示:癌胚抗原,CA125,影像学T分期(T3期比T1~2期、T4期比T1~2期),影像学淋巴结状态是胆囊癌淋巴结转移的独立影响因素[风险比=2.79,4.41,5.62,5.84,3.99,95%可信区间( CI)为1.20~6.47,1.81~10.74,1.50~21.01,1.02~33.31,1.87~8.55, P<0.05]。(4)列线图淋巴结转移预测模型构建。基于CEA、CA125、影像T分期、影像学淋巴结状态4项胆囊癌淋巴结转移的独立影响因素建立列线图预测模型。列线图模型训练集和测试集的一致性指数分别为0.77(95% CI为0.75~0.79)和0.73(95% CI为0.68~0.72)。(5)影像组学及列线图淋巴结转移预测模型的预测能力比较。ROC曲线显示:Select K-Best_SVM影像组学模型训练集和测试集的AUC分别为0.75(95% CI为0.74~0.76)和0.76(95% CI为0.75~0.78),列线图训练集和测试集的AUC分别为0.77(95% CI为0.76~0.78)和0.70(95% CI为0.68~0.72)。决策曲线显示:Select K-Best_SVM影像组学模型及列线图预测淋巴结转移能力较为接近。混淆矩阵显示:Select K-Best_SVM影像组学模型训练集和测试集的灵敏度分别为64.29%和75.00%,特异度分别为73.00%和59.09%,列线图训练集和测试集的灵敏度分别为51.79%和50.00%,特异度分别为80.00%和72.27%。 结论:成功构建基于双期增强CT检查影像组学胆囊癌淋巴结转移预测模型,其预测能力良好与列线图预测能力一致。
文献关键词:
胆道肿瘤;影像组学;列线图;淋巴结转移;影响因素;预后
作者姓名:
李起;金哲川;张东;陈晨;张健;张景玮;蔡志强;司书宾;杨敏;王秋萍;耿智敏;刘青光
作者机构:
西安交通大学第一附属医院肝胆外科,西安 710061;西北工业大学机电学院工业工程系,西安 710072;西安交通大学第一附属医院医学影像科,西安 710061
引用格式:
[1]李起;金哲川;张东;陈晨;张健;张景玮;蔡志强;司书宾;杨敏;王秋萍;耿智敏;刘青光-.基于双期增强CT检查影像组学胆囊癌淋巴结转移预测模型构建及其应用价值)[J].中华消化外科杂志,2022(07):931-940
A类:
B类:
双期增强,胆囊癌,淋巴结转移,转移预测,预测模型构建,回顾性队列研究,西安交通大学,临床病理资料,意向性,训练集,测试集,诊断模型,图像分析,影像组学特征,临床病理因素,列线图预测模型,组织病理学检查,预测能力,正态分布,偏态分布,绝对数,对数表,多因素分析,受试者工作特征,决策曲线,混淆矩阵,效能评价,淋巴结清扫数目,阳性淋巴结,N0,N1,N2,形状特征,纹理特征,位差,互信息法,Select,Best,选择算子,归降,梯度提升树,近邻,机器学习算法,预测性能,全身炎症反应指数,癌胚抗原,CA19,CA125,2 ,T4,独立影响因素,风险比,可信区间,CEA,列线图模型,模型训练,胆道肿瘤
AB值:
0.145376
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