【摘 要】
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目的:构建基于多序列磁共振成像(MRI)为基础的影像组学列线图模型,对宫颈癌是否存在淋巴血管间隙浸润(LVSI)进行准确预测.方法:选取在医院就诊并进行手术治疗的369例宫颈癌患者MRI的影像和病理资料,采用随机数表法按照0.7:0.3比例将病例资料分为机器学习的训练集(258例)和测试集(111例).应用ITK-SNAP软件勾勒并测量肿瘤体积,并对肿瘤宫旁侵犯情况进行评估,应用Logistic回归将肿瘤体积与宫旁侵犯情况联合建立模型(Model1).从T2WI、表观扩散系数(ADC)图、动脉期、静脉期及
【机 构】
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秦皇岛市第一医院医学影像中心 河北 秦皇岛 066000;西门子有限公司磁共振产品事业部 北京 100000
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目的:构建基于多序列磁共振成像(MRI)为基础的影像组学列线图模型,对宫颈癌是否存在淋巴血管间隙浸润(LVSI)进行准确预测.方法:选取在医院就诊并进行手术治疗的369例宫颈癌患者MRI的影像和病理资料,采用随机数表法按照0.7:0.3比例将病例资料分为机器学习的训练集(258例)和测试集(111例).应用ITK-SNAP软件勾勒并测量肿瘤体积,并对肿瘤宫旁侵犯情况进行评估,应用Logistic回归将肿瘤体积与宫旁侵犯情况联合建立模型(Model1).从T2WI、表观扩散系数(ADC)图、动脉期、静脉期及延迟期图像中分别进行组学参数的提取,通过LASSO回归筛选与肿瘤LVSI最为相关的组学参数,计算患者的影像组学评分.将影像组学评分、肿瘤体积和宫旁浸润联合建立影像组学列线图模型(Model2),并使用德龙检验与Model1进行比较.使用霍斯默-莱姆肖(HL)检验评估Model2的拟合优度.结果:训练集和测试集中Model1受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)分别为0.864和0.889.Model2在训练集和测试集中对宫颈癌LVSI的AUC分别为0.913和0.942,Model2与Model1相比,差异均有统计学意义(HL检验,P<0.05),且Model2具有良好的拟合优度.结论:多序列MRI为基础的列线图模型能够预测宫颈癌的LVSI.
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患者女,48岁,体检发现子宫占位;5年前接受子宫肌瘤剔除术,平素月经规律.妇科查体:子宫大小如妊娠4个月,质中,表面凹凸不平,活动度差,无压痛.实验室检查未见明显异常.
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