基于CT皮质期影像组学预测肾细胞癌亚型的研究

摘要

目的：探讨基于CT皮质期影像组学鉴别肾透明细胞癌（ccRCC）和非透明细胞癌（non-ccRCC）的价值。方法：回顾性分析2017年1月—2022年12月经病理证实的122例肾细胞癌患者的资料，其中ccRCC 82例，non-ccRCC 40例，并以随机数表法按7∶3的比例将患者分成训练集（n=85）和验证集（n=37）。在CT皮质期手工逐层勾画肿瘤感兴趣区（ROI）后提取影像组学特征，使用特征间线性相关检查和F检验依次进行特征筛选，采用逻辑回归分类器构建影像组学模型。采用t检验、χ²检验及Logistic回归分析筛选CT影像特征，建立常规影像模型。综合影像组学评分和常规影像模型建立联合模型。绘制ROC曲线评估各模型的预测效能，AUC比较采用Delong检验。结果：影像组学模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.990（95%CI 0.976～1.0）和0.890（95%CI 0.774～1.0）。在训练集和验证集中，影像组学模型和联合模型的预测效能均优于常规影像模型，差异有统计学意义（P均<0.05）；相比联合模型，在验证集中影像组学模型的预测效能略高，但无统计学差异（P=0.27）。结论：基于CT皮质期影像组学模型对预测肾细胞癌亚型具有较好的效能。

关键词

癌,肾细胞 / 体层摄影术,螺旋计算机

基金资助

杭州市生物医药和健康产业发展扶持科技项目（2021WJCY355）