简介：摘要目的探讨基于肾脏CT平扫图像纹理分析的影像组学模型在预测肾透明细胞癌（ccRCC）WHO/国际泌尿病理学会（ISUP）病理分级中的价值。方法回顾性分析2016年12月至2019年5月中国科学院大学附属肿瘤医院经手术病理证实且有明确病理分级的90例ccRCC患者，按照7∶3的比例将所有患者随机分为训练组（63例）及测试组（27例）。根据2016版WHO/ISUP分级标准，将Ⅰ、Ⅱ级归为低级别组（53例），Ⅲ、Ⅳ级归为高级别组（37例）。在CT平扫图像上逐层勾画肿瘤ROI，提取93个纹理特征，利用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归对特征参数进行降维，并建立影像组学评分（Rad-score）。以病理分级结果为金标准，采用logistic回归构建ccRCC病理分级的预测模型。采用ROC曲线及校准曲线评价模型的诊断效能，计算曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度和准确度。采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型的校准度。结果经降维和交叉验证后筛选出10个非零系数的纹理特征，根据这10个特征及其对应系数的线性加权形成预测ccRCC新病理分级的影像组学风险评分，并建立预测模型。该模型在训练组中的AUC值为0.933（95%CI 0.862~1.000），其判断WHO/ISUP分级高级别ccRCC的灵敏度为92.3%，特异度为89.2%，准确度为90.5%，校准曲线显示该模型的校准度较好（P=0.257）。在测试组中的AUC值为0.875（95%CI 0.734~1.000）），灵敏度为72.7%，特异度为87.5%，准确度为81.5%，校准曲线显示该模型的校准度较好（P=0.125）。结论基于平扫CT纹理分析构建的影像组学预测模型对ccRCC WHO/ISUP病理分级的评估具有应用潜能。

简介：摘要目的探讨双中心动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)定量参数三维直方图与前列腺癌Gleason评分(GS)的相关性及其在低、高级别前列腺癌中的诊断效能。方法回顾性分析2017年1月至2020年10月浙江中医药大学附属第一医院和浙江中医药大学附属杭州市中医院经病理证实的前列腺癌患者102例。按三维感兴趣体积法在DCE-MRI原始图形上逐层手动勾画，获得前列腺癌的定量参数，包括转运常数(Ktrans)、速率常数(Kep)和血管外细胞外间隙体积百分数(Ve)和血浆内对比剂容积分数(Vp)，然后进行三维直方图分析。分析各定量参数与GS的相关性及其诊断效能。结果低级别前列腺癌组(GS≤3+4)44例和高级别前列腺癌组(GS≥4+3)58例。两组间的年龄、病灶位置差异无统计学意义(均P>0.05)，Gleason评分、前列腺特异抗原(PSA)水平、病灶直径差异有统计学意义(U＝0.000、730.000、711.000，均P<0.05)。DCE-MRI的定量参数直方图中，Ktrans、Kep(中位数、平均值、10%位数、25%位数、75%位数、90%位数)和Ktrans(最大值)、Ve(平均值)与GS呈正相关(r＝0.405~0.583，均P<0.05)，Vp与GS呈负相关(r＝-0.301~-0.341，均P<0.05)，其中Ktrans平均值正相关最高(r＝0.583，P＝0.000)。取r>0.4的定量参数通过ROC进行评估，其中Ktrans75%位数的ROC下面积(AUC)最大，为0.832；当Ktranns75%位数的截点值≥0.680时，其约登指数为0.594，敏感度为0.776，特异度为0.818。结论DCE-MRI定量参数三维直方图与前列腺癌GS具有相关性，可以用于鉴别低、高级别前列腺癌。