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目的 探讨CT影像组学术前预测肾透明细胞癌(ccRCC) WHO/ISUP分级的价值.资料与方法回顾性分析330例经病理证实的ccRCC的影像及临床病理资料.根据WHO/ISUP分级将纳入患者分为低级别组(Ⅰ+Ⅱ)及高级别组(Ⅲ+Ⅳ);并按2∶1随机分为训练集和验证集.基于训练集年龄、性别及传统影像特征构建传统影像模型,提取CT髓质期的影像组学特征,在训练集中筛选特征并构建影像组学标签,融合传统影像特征及影像组学标签构建融合模型,并在验证集中验证和评价模型.结果 最终提取与ccRCC WHO/ISUP分级相关的2项传统影像特征及27项影像组学特征,分别构建传统影像模型及影像组学标签.ROC曲线下面积显示验证集中影像组学标签优于传统影像模型及融合模型(P<0.05).校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验显示3组模型均具有较好的拟合度(P均>0.05).决策曲线显示,在验证集中影像组学标签可获得最高的净收益.结论 CT影像组学可为ccRCC肿瘤侵袭性的术前评估提供无创、可靠的影像学方法.

作者:柏永华;刘衡;张体江;田冲;王荣品;李武超

来源:中国医学影像学杂志 2021 年 29卷 6期

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作者:
柏永华;刘衡;张体江;田冲;王荣品;李武超
来源:
中国医学影像学杂志 2021 年 29卷 6期
标签:
癌,肾细胞 体层摄影术,X线计算机 影像组学 病理学,外科 WHO/ISUP分级
目的 探讨CT影像组学术前预测肾透明细胞癌(ccRCC) WHO/ISUP分级的价值.资料与方法回顾性分析330例经病理证实的ccRCC的影像及临床病理资料.根据WHO/ISUP分级将纳入患者分为低级别组(Ⅰ+Ⅱ)及高级别组(Ⅲ+Ⅳ);并按2∶1随机分为训练集和验证集.基于训练集年龄、性别及传统影像特征构建传统影像模型,提取CT髓质期的影像组学特征,在训练集中筛选特征并构建影像组学标签,融合传统影像特征及影像组学标签构建融合模型,并在验证集中验证和评价模型.结果 最终提取与ccRCC WHO/ISUP分级相关的2项传统影像特征及27项影像组学特征,分别构建传统影像模型及影像组学标签.ROC曲线下面积显示验证集中影像组学标签优于传统影像模型及融合模型(P<0.05).校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验显示3组模型均具有较好的拟合度(P均>0.05).决策曲线显示,在验证集中影像组学标签可获得最高的净收益.结论 CT影像组学可为ccRCC肿瘤侵袭性的术前评估提供无创、可靠的影像学方法.