多参数MRI影像组学模型预测胰腺导管腺癌病理分化程度的价值

作者：庄雨; 陈杰^*; 李静燕^*; 张京刚; 刘琪; 潘靓; 江曼; 张悦; 陈学敏

来源：临床放射学杂志, 2023, 42(11): 1768-1773.

DOI：10.13437/j.cnki.jcr.2023.11.015

• 胰腺导管腺癌
• 影像组学
• 磁共振成像
• 病理分化程度

目的 建立多参数MRI影像组学模型，评估其在预测胰腺导管腺癌(PDAC)病理分化程度中的价值。方法 回顾性分析经术后病理证实的96例PDAC患者术前临床和MRI资料。按病理分化程度分为低分化组(50例)和中-高分化组(46例)。分析肿瘤部位、边界、最大横截面长径、强化是否均匀、是否伴囊变/坏死、胰管胆管扩张、胰腺萎缩、血管受累、淋巴结增大及肿瘤与正常胰腺实质信号差值等常规MRI表现。采用随机分层抽样按7∶3比例分为训练组和测试组。应用ITK-SNAP软件、A.K.软件、Spearman相关性分析、最小绝对收缩和选择算法(LASSO)、十折交叉验证法分别在脂肪抑制T1WI、脂肪抑制T2WI和动态增强T1WI(DCE-T1WI)3个序列对肿瘤进行二维分割、特征提取和筛选。采用Logistic回归构建影像组学模型及联合临床资料、常规MRI表现的联合模型，使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评估模型预测效能，在测试组中进行验证。结果 胰腺实质期肿瘤与正常胰腺组织信号差值在低分化组和中-高分化组间差异具有统计学意义(P<0.05),其他常规MRI表现和临床资料在两组间差异无统计学意义(P>0.05)。影像组学模型、联合模型的AUC值在训练组中分别为0.83、0.96,二者差异具有统计学意义(P<0.05),在测试组中分别为0.82、0.90。联合模型准确度、敏感度、特异度高于影像组学模型。结论 多参数MRI影像组学模型在预测PDAC病理分化程度中具有良好的效能，联合模型预测效能更佳。

• 单位
  南京医科大学; 苏州大学附属第三医院; 呼伦贝尔市人民医院