目的:探讨基于结直肠癌CT图像的影像组学方法在结直肠癌肝转移的诊断价值.方法:回顾性分析2017年6-12月吉林大学第一医院经手术病理证实为结直肠癌,并具有完整的术前结肠CT影像资料及术前常规检查等临床资料齐全的100例患者(肝转移、非肝转移患者各50例),按照4:1的比例由计算机软件随机将患者分为建模组80例,测试组20例.采用Matlab 2017a软件和Python软件的特征提取算法提取影像组学特征,进行特征筛选并建立影像组学标签.通过纳入影像组学标签及患者的临床资料建立多变量随机森林分类器模型(Random forest classifier,RFC),并进行模型优化及验证,采用留出法、交叉验证法评价模型效能.结果:肝转移组与非肝转移组患者影像组学标签有显著差异(P＜0.05).影像组学标签、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)表达水平均与结直肠癌肝转移诊断成正相关(P均＜0.05).RFC将建模组中训练集与验证集比例界定为7:3,模型准确率为81.5％,训练集中ROC下面积(AUC)为0.991,敏感度为84.0％,特异度为96.8％,阳性预测值0.955,阴性预测值0.882;验证集中AUC为0.811,敏感度为72.7％,特异度为92.3％,阳性预测值为0.889,阴性预测值为0.800;RFC在十折交叉验证中准确率为81.0％.RFC对于测试组准确率为75.0％.结论:通过基于结直肠癌CT图
作者：郭钰；李明洋；刘祥春；王鸣飞；李雪妍；张惠茅
来源：中国临床医学影像杂志 2018 年 29卷 11期
