目的 探讨增强CT影像组学及诺模图术前预测胃癌周围神经侵犯(PNI)的价值.方法 回顾性收集311例胃癌患者(有PNI者155例,无PNI者156例),按照7∶3比例随机分为训练组和测试组.在增强CT图像上逐层勾画感兴趣区,基于FAE软件提取影像组学特征,采用主成分分析法和方差分析筛选出与PNI显著相关的12个特征.使用LR和SVM算法构建影像组学模型.对患者临床指标进行单因素和多因素分析,确定PNI相关的独立危险因素,建立临床模型和临床-影像组学联合模型,并绘制出相应的诺模图(nomogram).通过分析ROC曲线评价预测模型的性能.结果 肿瘤部位、临床T分期、CT评估淋巴结转移及淋巴脉管侵犯是PNI的独立危险因素.联合模型预测PNI的效能优于影像组学模型和临床模型,静脉期SVM联合模型预测效果最好,在训练组和测试组中的AUC为0.881(95％CI:0.836-0.926)、0.815(95％CI:0.729-0.902).结论 增强CT影像组学诺模图对胃癌PNI具有较高的预测价值.
作者：杨萌萌；杨玲
来源：中国CT和MRI杂志 2023 年 21卷 11期
