影像组学模型预测胃肠道间质瘤危险度分级的价值

作者：杨鸣; 郭盛仁; 周菊英^*

来源：影像研究与医学应用, 2023, 7(15): 18-24.

• 胃肠道间质瘤
• 危险度分级
• 计算机体层成像
• 影像组学

目的:探讨影像组学模型预测原发性胃肠道间质瘤危险度分级的价值。方法:回顾性分析2017年1月—2020年12月间苏州大学附属第二医院收治的经手术病理证实为原发性胃肠道间质瘤的176例患者,分为低度恶性潜能组83例,高度恶性潜能组93例。选取各期CT图像中肿瘤最大层面图像,使用Mazda软件进行特征提取,采用LASSO算法构建模型。使用C统计量和Brier评分评价模型区分度及校准度,利用加强Bootsrap法对模型进行内部验证。计算模型的特异度、灵敏度及准确率。结果:最终10个特征被纳入模型,模型C统计量为0.943,95%置信区间为0.911～0.976,校准后的C统计量为0.928;Brier评分为0.093,95%置信区间为0.065～0.121,校准后的Brier评分为0.112;模型特异度为0.892,灵敏度为0.860,准确率为0.875。结论:基于CT图像构建的影像组学模型对间质瘤危险度分级具有较高的预测价值,可为临床医师制定治疗方案提供帮助。

• 单位
  苏州大学; 苏州大学附属第二医院