术前动脉期CT影像组学列线图模型预测胰腺癌神经周围浸润的价值

摘要

目的：探讨基于增强CT动脉期影像组学联合临床-CT特征构建列线图模型术前预测胰腺癌神经周围浸润(PNI的价值。方法：回顾性收集2020年1月—2024年1月经病理证实的112例胰腺癌患者的临床资料，其中有PNI患者64例，无PNI患者48例，根据随机数字表法按照7:3比例将患者分为训练集（n=78）和验证集（n=34）。采用t检验、χ²检验和多因素Logistic回归分析比较两组患者一般临床资料及CT影像特征差异，并构建临床-CT模型。在增强CT动脉期手动逐层勾画肿瘤感兴趣区并提取影像组学特征，依次采用组内相关系数（ICC）、Roruta特征筛选和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）对影像组学特征进行降维筛选，并构建影像组学模型。联合影像组学评分（Rad-score）及临床-CT独立危险因素构建列线图模型。应用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线及DCA曲线对各模型预测效能进行评价，采用Delong检验比较各模型AUC差异。结果：经ROC曲线及Delong检验分析结果显示，列线图模型AUC均高于临床-CT模型和影像组学模型，在训练集AUC分别为0.875、0.777及0.821，验证集AUC分别为0.906、0.800及0.832，且差异均有统计学意义（均P<0.05）。Hosmer-Lemeshow检验结果显示，在训练集及验证集中临床-CT模型、影像组学模型及列线图模型的拟合度均良好；校准曲线分析显示，列线图模型的预测概率曲线与理想曲线最接近，预测精准度更好；DCA分析结果显示，列线图模型的曲线下面积最大，能够更好的预测胰腺癌PNI。结论：基于增强CT动脉期影像组学联合临床-CT特征的列线图模型对预测胰腺癌PNI具有一定的区分度和临床适用度，预测效能优于独立影像组学模型和临床-CT模型。

关键词

胰腺肿瘤 / 列线图 / 体层摄影术,X线计算机