【摘 要】
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第一部分:基于CT影像组学预测术前肝细胞癌微血管侵犯的研究目的:评估不同影像组学模型术前预测肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma,HCC）微血管侵犯（Microvascular invasion,MVI）的价值。方法:回顾性分析2017年1月至2020年5月南昌大学第二附属医院经病理证实的124例肝细胞肝癌,包括MVI阳性患者46例、MVI阴性患者78例。所有患者均在术前两周
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第一部分:基于CT影像组学预测术前肝细胞癌微血管侵犯的研究目的:评估不同影像组学模型术前预测肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma,HCC）微血管侵犯（Microvascular invasion,MVI）的价值。方法:回顾性分析2017年1月至2020年5月南昌大学第二附属医院经病理证实的124例肝细胞肝癌,包括MVI阳性患者46例、MVI阴性患者78例。所有患者均在术前两周内行上腹部CT平扫及增强检查。按照7:3的比例将患者随机分为训练集（n=86）与验证集（n=38）。从临床病例系统中收集患者的临床基本资料,采用单因素及多因素逻辑回归分析获得有效的临床风险因子。使用ITK-SNAP软件手动逐层勾画靶病灶,将已勾画图像导入GE公司AK软件,分别获取CT平扫、动脉期、静脉期及延迟期各396个影像组学特征。采用最小绝对收缩与选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）方法对特征进行降维。采用逻辑回归、支持向量机和贝叶斯3种建模算法分别对4个期相中筛选后的特征参数进行建模。将有效的临床风险因子与表现最佳期相的特征结合起来,采用表现较佳的建模算法构建临床模型及临床、影像结合后的组合模型。采用受试者工作特征曲线（Receiver operating curve,ROC）评价模型诊断性能,模型间曲线下面积（Area under the curve,AUC）对比采用De Long检验。结果:单因素及多因素逻辑回归分析显示肿瘤最大径、甲胎蛋白、血小板计数和病理分级是MVI的有效预测因子。经过LASSO降维后,共获得7个平扫、7个动脉期、6个静脉期和9个延迟期代表性特征参数与MVI发生相关。多模型对比中以动脉期逻辑回归模型表现优于其他模型,其验证集AUC为0.848,准确度、灵敏度及特异度分别为0.789、0.643、0.875。结合动脉期特征子集和有效临床因子所建组合模型预测效能提升,验证集AUC为0.875,准确度、灵敏度及特异度分别为0.842、0.714、0.917。且在所有期相及不同建模方法中,逻辑回归建模算法的准确度和AUC值最高。结论:影像组学模型在HCC患者术前预测MVI中表现良好,尤其是结合临床有效因子和影像组学特征的组合模型。不同期相和建模方法构建模型的诊断效能不同,以动脉期和逻辑回归建模方法表现较佳。第二部分:基于术前增强CT影像组学预测肝细胞癌术后早期复发的价值目的:探讨肝细胞癌（HCC）术前增强CT影像组学结合支持向量机（SVM）方法对术后早期复发的预测价值。方法:回顾性分析2017年1月至2020年12月本院130例经病理诊断为HCC,且术前两周内均行上腹部CT增强扫描患者的临床及影像资料。根据HCC切除术后2年内是否复发,分为早期复发组和无早期复发组。按照2∶1的比例随机分为训练集（84例）和验证集（46例）,对患者的临床资料进行单因素及多因素逻辑回归分析;应用ITK-SNAP对目标病灶进行逐层手动分割,采用美国GE AK软件提取病灶动脉期及静脉期图像组学特征。先采用相关性分析去除冗余特征,后采用t检验及Wilcoxon秩和检验降低特征维度。利用SVM算法构建临床、动脉期及静脉期的预测模型,使用ROC曲线评价各模型预测HCC术后早期复发的效能。结果:回顾性分析的130例患者中,早期复发患者61例（46.9%）,无早期复发患者69例（53.1%）。单因素及多因素逻辑回归分析表明临床资料中肿瘤最大直径（OR,1.275;95%CI,1.126-1.443;P＜0.001）、微血管侵犯（OR,3.336;95%CI,1.792-6.208;P＜0.001）为HCC切除术后早期复发的独立危险因素。特征降维后筛选出动脉期4个、静脉期2个最优特征参数。其中动脉期模型预测效能更佳,在训练集及验证集中AUC分别为0.847（95%CI:0.773-0.913）、0.858（95%CI:0.744-0.951）。最终结合临床风险因子及动脉期最优特征集的组合模型效能提升,在训练集及验证集中AUC分别为0.882（95%CI:0.818-0.941）、0.938（95%CI:0.870-0.988）。结论:术前增强CT影像组学模型能较好的预测HCC切除术后早期复发,可作为临床个性化治疗的辅助工具。
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