摘要

目的:探讨基于CT增强扫描的影像组学在低级别透明细胞肾癌(ccRCC)和非透明细胞肾癌(non-ccRCC)鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析经术后病理证实的100例肾细胞癌患者的临床及影像资料,其中低级别cc RCC 60例和non-cc RCC40例。患者术前均行肾脏CT增强扫描,将病变实质期CT图像导入ITK-SNAP软件,手动勾画立体感兴趣区(VOI)。使用A.K.软件提取纹理特征,并按7∶3的比例将100例随机分为训练集70例和测试集30例。应用一般单变量分析、Spearman相关分析、多变量逻辑回归分析依次进行降维,最终用筛选出的纹理特征构建逻辑回归模型,并行5折交叉验证,利用ROC曲线验证模型的预测效能。结果:从100个病灶中提取690个特征并进行降维,最终筛选出5个可用于鉴别2种病变的组学特征。逻辑回归模型在训练集中鉴别效能的AUC为0.996,特异度为1.000,敏感度为0.935;测试组AUC为1.000,特异度为1.000,敏感度为0.929。结论:基于CT的影像组学预测模型对低级别cc RCC和non-cc RCC有较高的鉴别诊断效能。

  • 单位
    沧州市中心医院