目的 基于CT增强评估不同范围瘤周组织的影像组学特征分析,验证其术前鉴别肾乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(Fat-Poor Angiomyolipoma,fp_AML)与肾透明细胞癌(Clear Cell Renal Cell Carcinoma,ccRCC)的效能.方法 回顾性分析150例直径≤4 cm的肾脏肿瘤患者术前CT增强扫描图像,包括ccRCC103例,fp_AML 47例.在皮髓质期CT增强图像上手工勾画出肿瘤区域、不同范围瘤周区域以及肿瘤+瘤周模型的三维感兴趣区(Volume of Interests,VOIs),按照7:3的比例划分训练集与测试集,提取并筛选影像组学特征后,建立逻辑回归模型(Logistics Regression),通过受试者工作特征曲线评价各个模型对于区分≤4 cm ccRCC与fp_AML鉴别诊断的能力.结果 在6个模型中,表现最佳的是肿瘤体积(Tumor Mass Volume,TMV)+肿瘤边缘外2 mm(Peritumoral Volume,PTV0～2)联合模型,训练集的AUC为0.990、特异度为0.96、灵敏度为0.88、准确度为0.93;验证集的AUC为0.931、特异度为0.87、灵敏度为0.71、准确度为0.82.在4个非联合模型中,肿瘤边界内外2 mm(PTV2～2)模型的鉴别效能明显优于其他3个单独模型,训练集的AUC为0.911、特异度为0.92、灵敏度为0.70、准确度为0.85;验证集的AUC为0.917、特异度为0.97、灵敏度为0.71、准确度为0.89.结论 在基于CT的单个模型

作者：贺琬淋；方维东

来源：中国医疗设备 2022 年 37卷 8期