利用术前CT的影像组学特征和临床特征构建及验证局部进展期胃癌大网膜转移预测模型

来源 :南昌大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhangstian
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目的:开发和验证一个影像组学特征结合临床特征的大网膜转移预测模型,并绘制个体化的列线图,以预测局部进展期胃癌大网膜的转移。方法:连续的回顾性收集374例(训练队列261例,测试队列113例)经病理证实为T3、T4期的进展期胃癌患者,包括患者的临床资料和术前增强CT动脉期的影像图像。使用专门的影像图像处理软件对动脉期CT图像上的病变进行分割并提取特征,LASSO回归对提取的影像组学特征进行筛选,并构建影像组学评分计算模型。最后,利用影像组学评分结合选定的临床特征构建预测模型,绘制预测模型的列线图。使用ROC曲线描述模型的预测能力,校准曲线、决策曲线对模型进行评价,然后使用测试队列的数据对预测模型进行验证。结果:在训练队列中,影像组学评分结合临床特征的组合预测模型(AUC=0.884,95%CI 0.831-0.938)比单独的临床特征预测模型(AUC=0.816,95%CI0.746-0.886)和影像组学评分预测模型(AUC=0.805,95%CI 0.736-0.874)具有更好的预测能力。组合预测模型拟合优度检验p=0.893,显示预测模型没有偏离完美拟合。在决策曲线中,组合预测模型的临床净获益要高于临床特征预测模型和影像组学评分预测模型。在测试队列中,组合预测模型、临床特征预测模型、影像组学评分预测模型的AUC值分别为0.882(95%CI 0.815-0.949)、0.855(95%CI 0.770-0.940)、0.702(95%CI 0.567-0.837),组合预测模型仍具有一个更好的预测能力。组合预测模型在训练队列和测试队列中的AUC值无明显统计学差异(0.884 vs 0.882,p=0.92),表明了该模型预测能力的可靠性。结论:基于CT影像组学评分和临床特征的预测模型对进展期胃癌大网膜转移具有良好的预测能力,该预测模型在临床决策中具有一定的运用前景。
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