目的 通过构建CT影像组学的Logistic回归模型鉴别乏脂肪型肾血管平滑肌脂肪瘤(fp-AML)与肾透明细胞癌(RCC).方法 选取并分析经病理证实的22例fp-AML和62例RCC患者,进行三期CT扫描(平扫期,UP;皮质期,CMP;髓质期,NP).在ITK软件上勾画整个肿瘤的感兴趣区.在A.K.软件上通过影像组学特征选择,构建UP组、CMP组和NP组三个Logistic回归模型.通过ROC曲线来评估其诊断效能.结果 常规CT分析显示fp-AML相对年轻,而RCC病灶易出现瘤肾界面成角征、囊变、假包膜特征.影像组学分析显示,UP组Logistic回归预测模型在训练集中曲线下面积(AUC)为0.950,测试集为0.917;CMP的AUC分别为0.839及0.827;NP组的AUC分别为0.840及0.865.三组比较UP组AUC,敏感性及特异性分别为0.941,90.3％,90.9％,优于CMP组及NP组.结论 基于CT影像组学的Logis-tic 回归模型有助于鉴别fp-AML和RCC,平扫期鉴别效能较优.
作者：申洋；曹芳；管政；庞佩佩；马燕青
来源：医学影像学杂志 2022 年 32卷 7期
