简介：摘要目的探讨基于多参数MR的影像组学融合模型术前预测宫颈鳞癌脉管间隙浸润（LVSI）的应用价值。方法回顾性研究。纳入2016年6月—2019年3月山西省肿瘤医院宫颈鳞癌患者168例。患者年龄22~76（52.0±10.1）岁，临床分期为国际妇产联盟（FIGO）ⅠB期127例、ⅡA期41例。所有患者术前行多参数盆腔MR扫描，均接受根治性子宫切除术联合盆腔淋巴结清扫术治疗。收集其临床病理资料和多参数MRI数据，以7∶3的比例按照随机抽样法分为训练集117例和验证集51例。在T2加权像（T2WI）、表观弥散系数［ADC，由2个b值的弥散加权成像数据自动生成］及增强T1加权像（cT1WI）3个序列的MRI上，对病灶进行手动分割勾画肿瘤轮廓感兴趣区（ROI），得到三维感兴趣区（VOI）并提取特征，通过以最大相关最小冗余和最小绝对收缩与选择算子回归为主的三步降维法筛选特征并构建影像组学模型。多因素logistic回归分析筛选临床特征并联合影像组学模型建立融合模型，制作列线图。受试者操作特征曲线（ROC 曲线）、校正曲线、决策分析曲线评估列线图的效能及临床效益。结果术后病理检查确诊LVSI阳性42例，阴性126例。训练集与验证集患者的年龄、FIGO分期、肿瘤最大径、肿瘤分化程度、LVSI状态等临床病理特征比较，差异均无统计学意义（P值均>0.05）。基于T2WI、ADC及cT1WI多参数MRI提取的影像组学特征，经特征筛选后得到7个关键特征，均与宫颈癌LVSI相关（P值均<0.05），并构建影像组学模型。训练集T2WI、ADC及cT1WI 3个序列独立构建的影像组学模型预测宫颈癌LVSI的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.630［95%可信区间（CI）0.557~0.698］、0.686（95%CI 0.563~0.694）、0.761（95%CI 0.702~0.818），3个序列共同构建的联合影像组学模型对应的AUC为0.887（95%CI 0.842~0.925），诊断效能最优，并在验证集中得到验证。联合影像组学模型与肿瘤分化程度构建的融合模型列线图预测宫颈癌LVSI，在训练集与验证集中的AUC分别为0.893（95%CI 0.851~0.929）、0.854（95%CI 0.749~0.943），校正曲线显示出列线图有良好的校正性能；决策曲线表明当风险阈值概率范围在0.50~0.96时，采用影像组学融合模型预测宫颈癌LVSI的净收益优于“将所有患者视为宫颈癌LVSI阳性或阴性”。结论基于多参数MRI影像组学特征与临床特征的融合模型对宫颈癌LVSI状态有良好的预测价值。

简介：摘要目的探讨基于CT图像的影像组学模型预测局部进展期结直肠癌（LACRC）患者新辅助化疗（NAC）疗效的潜在价值。方法回顾性分析。纳入2014年1月—2019年9月山西省肿瘤医院接受手术治疗、术前均行NAC的局部进展期结直肠腺癌患者181例，其中男96例、女85例，年龄23～85岁。181例患者按7∶3的比例随机分为训练集（127例）、验证集（54例），依据肿瘤退缩分级（TRG）标准分为疗效反应良好组（TRG 0～1级，81例）、反应不良组（TRG 2～3级，100例）。所有患者在治疗前均行增强CT检查。提取门脉期CT图像的1 037个影像组学特征，通过以最小绝对收缩与选择算子算法（LASSO）为主的四步法进行特征降维，然后采用多因素logistic回归对筛选出的特征构建影像组学模型；在训练集中，通过单因素及多因素logistic回归筛选预测LACRC患者NAC疗效的临床病理独立危险因素并构建临床模型；联合临床病理独立危险因素及影像组学特征构建融合模型并绘制列线图。绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）、校正曲线和决策曲线分析（DCA），评估各模型对LACRC患者NAC疗效的预测性能、校准性能及其临床效益。结果验证集患者的年龄大于训练集，差异有统计学意义（Z=-3.47，P<0.05）；两组患者性别分布，肿瘤临床T分期、N分期、病理分化程度，以及TRG级别等基线资料比较，差异均无统计学意义（P值均>0.05）。训练集中，疗效反应良好组（57例）和反应不良组（70例）患者的性别以及肿瘤临床T分期、N分期、病理分化程度的差异均有统计学意义（P值均<0.05）；验证集中的反应良好组（24例）和反应不良组（30例）患者的肿瘤临床T分期、N分期的差异均有统计学意义（P值均<0.05）。基于门脉期CT图像降维选择后共得到4个关键影像组学特征（P值均<0.05），用于构建影像组学模型。临床模型包括临床T分期和病理分化程度2个独立危险因素（P<0.05）。影像组学模型、临床模型和融合模型在训练集的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.822、0.702、0.850，验证集对应的AUC分别为0.757、0.706、0.824。校正曲线分析显示，影像组学模型和融合模型均有良好的校准性能。DCA 曲线分析显示，3种预测模型均有一定的临床效益，其中融合模型净收益值最大。结论基于增强CT图像的影像组学特征结合相关临床因素构建的融合模型在预测LACRC患者NAC疗效方面有一定的价值。

简介：摘要目的评估弥散峰度成像（DKI）对直肠腺癌尿苷二磷酸葡萄糖醛酸基转移酶1A1（UGT1A1）*28基因突变的预测价值。方法回顾性研究。纳入山西省肿瘤医院2016年11月—2020年8月167例直肠腺癌患者的临床资料，其中男98例、女69例，年龄29~89岁、中位年龄为62岁。患者术前均行MR常规序列和DKI序列检查，将DKI图像导入Matlab软件并勾画感兴趣区，计算相应的平均弥散系数（MD）、平均峰度系数（MK）以及表观弥散系数（ADC）。依据患者UGT1A1*28基因多态性检测结果，将其分为野生型组和突变型组，采用独立样本t检验，比较2组患者MD、MK、ADC的差异。将差异有统计学意义的参数作为预测指标，采用受试者操作特征曲线（ROC曲线）以及DeLong检验分析，评价其对直肠腺癌UGT1A1*28基因突变状态的诊断效能。结果在167例直肠腺癌患者中，UGT1A1*28野生型（TA6/6）130例（77.8%）、突变型37例，后者中杂合突变型（TA6/7）34例（20.4%）、纯合突变型（TA7/7）3例（1.8%）。野生型患者的ADC与MD值均高于突变型，而MK值低于突变型患者，差异均有统计学意义（P值均<0.01）。根据ROC曲线分析，MD、MK以及ADC值预测UGT1A1*28基因突变的AUC分别为0.747、0.836、0.723，对应的灵敏度和特异度分别是83.8%和57.7%、78.4%和81.5%、75.7%和65.4%。结论DKI参数（MD、MK）以及ADC值均可用于直肠腺癌UGT1A1*28基因突变的预测。