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目的 探讨基于增强CT影像组学联合临床特征预测肾透明细胞癌(ccRCC)病理核分级的价值.方法 回顾性分析经病理证实的141例ccRCC患者,WHO/国际泌尿病理学会(ISUP)分级Ⅰ~Ⅱ级为低级别组共88例,Ⅲ~Ⅳ级为高级别组共53例.动、静脉期图像手工勾画肿瘤感兴趣区(ROI),提取影像组学特征,筛选特征并建立逻辑回归模型.分析临床特征建立临床模型,结合临床特征与影像组学特征建立综合模型并绘制列线图.以霍斯默-莱梅肖(Hosmer-Lemeshow)拟合优度检验评价列线图的拟合度.绘制决策曲线评价列线图的净获益.结果 最佳影像组学模型在训练集和测试集的曲线下面积(AUC)分别为0.889[95%置信区间(CI)0.803~0.957]和0.821(95%CI 0.699~0.917).综合模型在训练集和测试集中AUC分别为0.891(95%CI 0.823~0.960)和0.823(95%CI 0.798~0.912),决策曲线也获得了良好的净获益.结论 结合临床特征与影像组学特征的综合模型对ccRCC病理核分级具有术前诊断价值,有助于临床精准诊疗.

作者:黄忠江;姜增誉;李健丁;张智星;陈文青

来源:实用放射学杂志 2022 年 38卷 9期

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作者:
黄忠江;姜增誉;李健丁;张智星;陈文青
来源:
实用放射学杂志 2022 年 38卷 9期
标签:
肾透明细胞癌 计算机体层成像 影像组学
目的 探讨基于增强CT影像组学联合临床特征预测肾透明细胞癌(ccRCC)病理核分级的价值.方法 回顾性分析经病理证实的141例ccRCC患者,WHO/国际泌尿病理学会(ISUP)分级Ⅰ~Ⅱ级为低级别组共88例,Ⅲ~Ⅳ级为高级别组共53例.动、静脉期图像手工勾画肿瘤感兴趣区(ROI),提取影像组学特征,筛选特征并建立逻辑回归模型.分析临床特征建立临床模型,结合临床特征与影像组学特征建立综合模型并绘制列线图.以霍斯默-莱梅肖(Hosmer-Lemeshow)拟合优度检验评价列线图的拟合度.绘制决策曲线评价列线图的净获益.结果 最佳影像组学模型在训练集和测试集的曲线下面积(AUC)分别为0.889[95%置信区间(CI)0.803~0.957]和0.821(95%CI 0.699~0.917).综合模型在训练集和测试集中AUC分别为0.891(95%CI 0.823~0.960)和0.823(95%CI 0.798~0.912),决策曲线也获得了良好的净获益.结论 结合临床特征与影像组学特征的综合模型对ccRCC病理核分级具有术前诊断价值,有助于临床精准诊疗.