【摘 要】
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目的 基于Sonazoid超声造影（CEUS）枯否期图像构建预测肝细胞肝癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的术前影像组学模型，并探讨其应用价值。方法 前瞻性纳入我院拟诊为肝恶性肿瘤并行术前Sonazoid CEUS检查的患者，分别提取基于灰阶超声图像和CEUS枯否期图像的肿瘤区域（TR）、瘤周5 mm区域（PR）及肿瘤+瘤周5 mm区域（ER）的特征。应用支持向量机法构建6个区域特征的影像组学模型，
【机 构】
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复旦大学附属中山医院超声科上海市影像医学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（82071942）； 上海市浦江人才计划（D类）项目（2020PJD008）； 促进市级医院临床技能与临床创新能力三年行动计划项目（SHDC2020CR4060、SHDC2020CR1031B）；
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目的 基于Sonazoid超声造影（CEUS）枯否期图像构建预测肝细胞肝癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的术前影像组学模型，并探讨其应用价值。方法 前瞻性纳入我院拟诊为肝恶性肿瘤并行术前Sonazoid CEUS检查的患者，分别提取基于灰阶超声图像和CEUS枯否期图像的肿瘤区域（TR）、瘤周5 mm区域（PR）及肿瘤+瘤周5 mm区域（ER）的特征。应用支持向量机法构建6个区域特征的影像组学模型，并绘制受试者工作特征（ROC）曲线评估其对MVI的预测效能；采用决策曲线评估各模型的临床收益。结果 最终纳入50例经手术及病理证实的HCC患者（MVI阳性31例，MVI阴性19例），分别从灰阶超声图像和枯否期图像的TR、PR及ER提取并筛选出5个最具预测效力的影像组学特征构建模型。ROC曲线分析结果显示，枯否期PR影像组学模型对MVI的独立预测效能最佳，其曲线下面积为0.834，准确率为84.0%，敏感性为90.3%，特异性为73.7%；决策曲线分析显示，当该模型预测MVI的概率阈值为0.05～0.85时，枯否期PR影像组学评分能提供更高的临床收益。结论 基于Sonazoid CEUS枯否期图像构建的影像组学模型是术前无创预测HCC病灶MVI的潜在方法，具有良好的临床应用价值。
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