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目的初步探索基于增强MRI提取影像组学特征术前定量评估食管鳞状细胞癌T分期的可行性。方法回顾性分析105例经手术病理证实为食管鳞状细胞癌的临床资料及增强MRI T1WI图像,将所有病例依据随机的原则分为训练组和验证组。对MRI图像中肿瘤进行分割后,提取共计396个影像组学参数,通过最小绝对收缩和选择算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)等算法进行影像组学特征去冗除杂,根据训练组提取的特征生成影像组学标签(Radscore),并通过逻辑回归构建影像组学模型。分别绘制训练组和验证组受试者操作特征(Receiver operator characteristic,ROC)曲线以评价该模型区分T1-T2期和T3期食管癌的诊断效能。结果105例患者中,训练组74例,验证组31例,两组患者间性别、年龄、T分期均无统计学差异。通过特征提取、降维、筛选后最终得到SurfaceArea和ClusterShade_angle135_offset4两个特征构建Radscore。基于Radscore构建逻辑回归模型后,训练组模型的曲线下面积(Area under curve,AUC)为0.71,模型敏感性为0.81,特异性为0.55;基于训练组构建模型评估验证组AUC为0.70,敏感性为0.93,特异性为0.43。结论基于增强MRI构建的影像组学模型,对食管鳞状细胞癌分期具有一定的诊断效能。