基于CT影像学特征的列线图模型可有效预测肝细胞癌肿瘤包绕型血管

摘要

目的 基于术前增强CT影像学特征，结合临床指标构建预测肿瘤包绕型血管（VETC）阳性肝细胞癌（HCC）的列线图模型。方法 回顾性收集2019年10月～2022年4月南方医科大学南方医院174例HCC患者的临床及影像学资料，按7∶3随机分为训练集（n=121）和验证集（n=53）。根据CD34免疫染色结果，计算VETC区域占肿瘤面积的百分比（VETC指数），以≥55%作为截断值将患者分为VETC阳性组与VETC阴性组。使用单因素和多因素Logistic回归分析，筛选出与VETC阳性HCC有显著相关的独立预测因素并构建列线图预测模型。采用ROC曲线评估模型的诊断效能，绘制校准曲线评估模型的拟合优度。结果 非环形动脉期高强化、强化包膜、瘤内动脉、瘤周动脉期强化是VETC阳性HCC的独立预测因素（P<0.05）。将上述因素构建列线图预测模型，训练集和验证集ROC曲线下面积（AUC）为0.815和0.760，列线图模型的预测概率与实际发生率一致性较高。结论 基于术前增强CT影像学特征构建的列线图模型对VETC阳性HCC具有良好的预测效能，有助于HCC高危人群识别及临床诊疗决策。

关键词

肝细胞癌 / 肿瘤包绕型血管 / CT / 列线图模型