CT纹理分析联合临床病理信息预测进展期胃癌术后复发的价值

作者：黄列彬; 刘昱; 黄文斯; 陈钦贤; 薛慧敏; 冯宝; 龙晚生^*; 李荣岗

来源：放射学实践, 2022, 37(02): 214-219.

DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2022.02.013

• 纹理分析
• 体层摄影术,X线计算机
• 胃肿瘤
• 复发
• 模型构建

目的:探讨CT纹理分析联合临床病理信息在预测进展期胃癌术后复发中的价值。方法:回顾性搜集经手术病理确诊的胃癌患者162例，随机分为训练集(n=100)及验证集(n=62)。从术前静脉期CT图像中提取纹理特征，先对训练集和验证集特征进行U检验及组间相关系数检验，得到一致性较好的特征(n=48),再采用LASSO回归方法筛选出与复发相关的特征(n=8),进而构建纹理标签。通过筛选临床病理指标构建临床模型，再与纹理标签构建组合模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)评价不同模型的预测效果。最后以纹理标签中位数值为界将病例分为两组，并进行无瘤生存率分析(DFS)。结果:胆汁酸返流、TNM分期、脉管侵犯等3个指标纳入临床模型，而组合模型包含胆汁酸返流及纹理标签两个因子。临床模型、纹理标签及组合模型预测胃癌术后复发的曲线下面积分别为0.748、0.809及0.841。阈值概率为0.31～0.87时，组合模型预测胃癌复发的效果更佳。小于纹理标签中位数与大于中位数患者的5年DFS差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:CT纹理分析可用于胃癌患者术后复发风险分层，联合纹理标签及胆汁酸返流的组合模型预测效果更佳，有助于评估患者预后。

• 单位
  自动化学院; 桂林航天工业学院; 江门市中心医院