目的 观察基于增强CT影像组学鉴别胸腺瘤组织学分型的价值.方法 回顾性分析226例经病理证实的胸腺瘤患者,按7:3比例将其分为训练集(n=159)及测试集(n=67);利用最大相关最小冗余(mRMR)及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法筛选最佳影像组学特征,构建鉴别胸腺瘤组织学分型的影像组学模型;以单因素及多因素logistic回归分析筛选鉴别胸腺瘤组织学分型相关的临床及CT表现,构建临床模型和联合影像组学特征及临床、CT特征的影像组学列线图.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评价3种模型鉴别胸腺瘤组织学分型的效能并比较其差异,评价影像组学列线图的临床价值.结果 最终基于增强动脉期及静脉期CT筛选出19个最佳影像组学特征,以建立影像组学模型.临床模型由患者年龄、重症肌无力、病灶CT表现形态、侵犯邻近组织及动脉期CT值构成.训练集中,影像组学列线图及影像组学模型区分低危组胸腺瘤与高危组胸腺瘤的AUC(0.91、0.89)均高于临床模型(0.79,Z=3.62、2.49,P均<0.05),而影像组学列线图与影像组学模型AUC差异无统计学意义(Z=1.54,P=0.12);3种模型在测试集中的AUC差异均无统计学意义(P均>0.05).阈值概率为0.1～1.0时,影像组学列线图的临床获益均大于临床模型及影像组学模型.结论 基于增强CT影像组学模型和基于临床、CT表现及影像组学特征的影像组学列线图均有利于鉴别胸腺瘤组织学分型,后者临床获益更高.

胸腺瘤;体层摄影术;X线计算机;影像组学

张金华;张濬韬;张亮;娄和南;林吉征

青岛大学附属医院放射科,山东 青岛 266000;通用电气医疗精准医学研究院,上海 210000

中国介入影像与治疗学

[1]张金华;张濬韬;张亮;娄和南;林吉征-.基于增强CT影像组学鉴别胸腺瘤组织学分型)[J].中国介入影像与治疗学,2022(05):304-309

胸腺瘤,组织学分型,训练集,测试集,最大相关最小冗余,mRMR,最小绝对收缩和选择算子,LASSO,影像组学特征,logistic,临床模型,列线图,受试者工作特征,临床价值,动脉期,患者年龄,重症肌无力,表现形态,临床获益,基于临床,体层摄影术,线计算

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