基于双能量CT多参数列线图预测结直肠癌淋巴结转移

摘要

目的 探讨基于临床特征和双能量CT(dual-energy CT,DECT)特征构建的列线图对术前结直肠癌（colorectal cancer,CRC）淋巴结转移（lymph node melastasis,LNM）的预测价值。方法 本研究回顾性收集104例经手术病理确诊的CRC患者的临床和DECT影像资料，其中LNM组48例，非LNM组56例。临床特征包括年龄、性别、CEA、CA19-9、大体类型、T分期及分化程度。DECT特征包括静脉期120kVp混合图像上最大可疑淋巴结影像学特征并测量原发灶碘浓度（iodine concentration,IC）、标准化碘浓度（normalized iodine concentration,NIC）等定量参数并计算细胞外体积分数（extracellular volume fraction,ECV）和动脉增强分数（arterial enhancement fraction,AEF）。通过多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素并构建LNM预测模型。采用受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）评估各模型预测效能。结果 CEA、T分期、淋巴结最大短径、静脉期NIC、延迟期NIC、ECV和AEF为LNM的独立预测因素（P<0.05）。基于上述指标建立的列线图术前预测LNM的AUC为0.925，高于临床模型（AUC=0.688）和DECT模型（AUC=0.787）。结论 基于多模态参数构建的列线图可有效实现CRC术前LNM的无创评估，为个体化治疗决策提供了影像学依据。

关键词

结直肠癌 / 淋巴结转移 / 双能量CT / 列线图

基金资助

内蒙古自治区自然科学基金项目(2020MS08051); 内蒙古医科大学联合项目(YKD2022LH020);内蒙古医科大学青年项目(YKD2022QN019);内蒙古医科大学创新创业项目(S20240132010,S202410132014); 内蒙古自治区医师协会临床医学研究和临床新技术推广项目(YSXH2024KYF042)