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目的 观察增强CT影像组学模型术前预测胃腺癌淋巴结转移(LNM)的价值.方法 回顾性分析193例经术后病理证实的单发胃腺癌的腹部双期增强CT资料,将其分为训练集(n=97)和验证集(n=96),比较LNM(+)与LNM(-)肿瘤CT表现的差异.分别于增强动脉期和静脉期CT提取病灶影像组学特征,构建相应影像组学标签;将单因素分析有统计学意义的CT参数及其影像组学标签纳入多因素logistic回归分析,筛选胃腺癌LNM的独立预测因素,分别建立临床模型及影像组学列线图.采用受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型预测胃腺癌LNM的效能,计算曲线下面积(AUC),比较其差异.结果 训练集含54例LNM(+)和43例LNM(-),验证集含58例LNM(+)和38例LNM(-).LNM(+)患者肿瘤厚度和阳性淋巴结占比均高于LNM(-)者(P均<0.05).肿瘤厚度及淋巴结状态均为LNM的独立预测因素(P均<0.01)并用于构建临床模型.淋巴结状态和静脉期影像组学标签是胃腺癌LNM的独立预测因素(P均<0.01),以之构建的影像组学列线图在训练集和验证集中的AUC分别为0.810和0.778,与临床模型AUC差异均无统计学意义(0.772、0.762,Z=1.11、0.27,P=0.27、0.78).结论 基于增强CT影像组学模型术前预测胃腺癌LNM效能较佳.

作者:李靖;高剑波;王睿;方梦捷;许春苗;黎海亮

来源:中国医学影像技术 2022 年 38卷 6期

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作者:
李靖;高剑波;王睿;方梦捷;许春苗;黎海亮
来源:
中国医学影像技术 2022 年 38卷 6期
标签:
胃肿瘤 淋巴结转移 体层摄影术,X线计算机 影像组学
目的 观察增强CT影像组学模型术前预测胃腺癌淋巴结转移(LNM)的价值.方法 回顾性分析193例经术后病理证实的单发胃腺癌的腹部双期增强CT资料,将其分为训练集(n=97)和验证集(n=96),比较LNM(+)与LNM(-)肿瘤CT表现的差异.分别于增强动脉期和静脉期CT提取病灶影像组学特征,构建相应影像组学标签;将单因素分析有统计学意义的CT参数及其影像组学标签纳入多因素logistic回归分析,筛选胃腺癌LNM的独立预测因素,分别建立临床模型及影像组学列线图.采用受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型预测胃腺癌LNM的效能,计算曲线下面积(AUC),比较其差异.结果 训练集含54例LNM(+)和43例LNM(-),验证集含58例LNM(+)和38例LNM(-).LNM(+)患者肿瘤厚度和阳性淋巴结占比均高于LNM(-)者(P均<0.05).肿瘤厚度及淋巴结状态均为LNM的独立预测因素(P均<0.01)并用于构建临床模型.淋巴结状态和静脉期影像组学标签是胃腺癌LNM的独立预测因素(P均<0.01),以之构建的影像组学列线图在训练集和验证集中的AUC分别为0.810和0.778,与临床模型AUC差异均无统计学意义(0.772、0.762,Z=1.11、0.27,P=0.27、0.78).结论 基于增强CT影像组学模型术前预测胃腺癌LNM效能较佳.