摘要

目的建立并验证基于MRI的肝脏影像报告和数据系统(LI-RADS)特征的列线图模型预测符合Milan标准的肝细胞癌(HCC)微血管侵犯(MVI)的价值。方法回顾性分析2016年6月至2022年6月在苏州大学第三附属医院118例经病理证实的HCC患者的资料, 共121个病灶, 包括47个病理诊断为MVI阳性病灶和74个MVI阴性病灶。采用交叉验证方法随机分为训练集(83例84个病灶, MVI阳性病灶31个、MVI阴性病灶53个)和测试集(35例37个病灶, MVI阳性病灶16个、MVI阴性病灶21个)。以2018版LI-RADS定义的征象评价每个病灶。在训练集中采用χ2检验比较MVI阳性组与MVI阴性组间LI-RADS征象的差异, 采用logistic回归获得MVI阳性的独立危险因素并构建列线图模型。采用受试者操作特征曲线和决策曲线分析(DCA)评估列线图模型预测MVI的效能和临床受益。结果训练集中MVI阳性组与MVI阴性组间HCC大小、边缘、结中结、马赛克征、晕环状强化差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic分析结果显示, HCC最大径>3 cm(OR=1.427, 95%CI 1.314~12.227, P=0.009)、肿瘤边缘不光滑(OR=3.167, 95%CI 1.227~461.232, P=0.041)、马赛克征(OR=1.769, 95%CI 1.812~61.434, P=0.022)、晕环状强化(OR=4.015, 95%CI 3.327~836.384, P=0.011)是MVI阳性的独立危险因素。基于以上4个参数构建的列线图模型预测MVI的曲线下面积在训练集和测试集中分别为0.863(95%CI 0.768~0.947)和0.887(95%CI 0.804~0.987)。DCA结果显示训练集中列线图的曲线在所有合理阈值概率中均高于默认线, 表明患者能获得临床受益。结论基于MRI的LI-RADS征象列线图模型术前可有效预测符合Milan标准HCC的MVI, 可使患者临床受益。