基于多参数MRI影像组学的列线图术前预测子宫内膜癌淋巴血管间隙侵犯的研究

作者：彭永佳; 刘晓雯; 唐雪; 罗燕; 江长思; 龚静山^*

来源：磁共振成像, 2022, 13(07): 61-67.

DOI：10.12015/issn.1674-8034.2022.07.011

• 子宫内膜癌
• 淋巴血管间隙侵犯
• 多参数磁共振成像
• 影像组学
• 列线图

目的 探讨基于多参数MRI(multiparametric magnetic resonance imaging, mp MRI)影像组学列线图预测子宫内膜癌（endometrial cancer, EC）淋巴血管侵犯（lymphatic vascular space invasion, LVSI）的价值。材料与方法 回顾性分析术前行盆腔mp MRI检查的202例经手术病理证实为EC患者的病例资料，并按7∶3随机分为训练集和验证集。运用开源的ITK-SNAP软件勾画兴趣区（region of interest, ROI），使用Pyradiomics软件从mpMRI影像图中提取EC影像组学特征。采用单因素分析临床基本资料和影像组学特征，通过最小绝对收缩和选择算法（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归筛选影像组学特征并计算影像组学分数（radiomics score, Rad-score），多因素logistic回归用于筛选LVSI独立危险因素，使用R语言建立模型并绘制列线图，模型的预测效能采用C指数（C-index）评价，比较影像组学模型和列线图对LVSI的预测效能。结果 321个影像组学特征经LASSO回归筛选出13个影像组学特征并计算Rad-score。单因素和多因素logistic回归分析发现年龄、病理学分级以及Rad-score为LVSI的独立危险因素。联合LVSI危险因素构建的列线图在训练集和验证集中C-index分别为0.871 (95%CI:0.803～0.940)和0.810 (95%CI:0.698～0.917)；影像组学模型在训练集和验证集中C-index分别为0.854 (95%CI:0.784～0.925)和0.756 (95%CI:0.619～0.892)。列线图和影像组学模型对LVSI均具有较高的预测效能，并且列线图高于影像组学模型。结论 基于mpMRI影像组学列线图对EC的LVSI术前评估具有较高的诊断效能。

• 单位
  第二临床医学院; 深圳市人民医院; 暨南大学