基于多参数核磁共振成像的影像组学在预测膀胱癌人表皮生长因子受体2表达状态中的应用价值

摘要

目的 本研究旨在评估基于多参数磁共振成像(mpMRI)的影像组学模型及综合模型对膀胱癌(BCa)患者人表皮生长因子受体2(HER2)表达状态的预测价值。方法 回顾性分析2022年1月—2024年11月东南大学附属中大医院泌尿外科收治的76例接受盆腔mpMRI检查并经病理确诊的BCa患者的临床资料。勾画感兴趣体积(VOI),获取并筛选T2WI、DWI、DCE、T2WI+DWI、T2WI+DCE、DWI+DCE以及T2WI+DWI+DCE共7种模态特征后使用logistic回归联合各序列特征获得预测值，使用受试者工作特征曲线筛选出最佳序列。将最佳序列联合支持向量机、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯和自适应增强(AdaBoost)5种算法构建影像组学预测模型。结合影像组学和临床影像指标，采用logistic回归分析筛选出HER2高表达的预测因子并构建综合预测模型以及列线图。最终使用决策曲线分析(DCA)量化临床效益。结果 T2WI+DWI+DCE联合序列构建影像组学预测模型中，AdaBoost模型预测效果最优，其在训练集和验证集的曲线下面积(AUC)分别为0.863(95%CI:0.807～0.920)和0.716(95%CI:0.601～0.830)。结合影像组学指标和临床影像特征，经logistic回归分析，筛选出是否有瘤蒂及风险组别为HER2高表达预测因子，构建综合预测模型，其在训练集和验证集AUC分别为0.869(95%CI:0.772～0.965)和0.875(95%CI:0.712～0.986)。结论 基于T2WI+DWI+DCE的影像组学模型预测BCa患者HER2表达水平准确性高，优于单序列组，且综合预测模型的列线图临床决策效能高，有助于无创鉴别HER2表达水平。

关键词

膀胱癌 / 尿路上皮癌 / 多参数磁共振成像 / 影像组学 / 人表皮生长因子受体2