目的:基于非增强CT(NECT)影像组学列线图在术前预测胸腺上皮肿瘤(TET)风险分类中的应用价值.方法:回顾性收集 92 例确诊为TET患者的临床和影像资料,根据TET的WHO简化病理分型,分为低危组(A、AB、B1 型)48 例、高危组(B2、B3、C型)44 例;按照 7∶3 的比例,随机分成训练集(64 例)和测试集(28 例).勾画病灶ROI并进行影像组学特征的提取,降维和筛选后,选择最优特征,构建 9 种机器学习模型并选择最优模型,对TET风险进行预测;采用单因素分析的方法筛选临床特征建立临床模型.结合临床评分、影像组学评分构建联合模型,以列线图进行可视化;使用ROC曲线、DeLong检验及校准曲线评估模型性能.结果:共提取影像组学特征 1 834 个,降维、筛选后获得 11 个组学特征.选取支持向量机(SVM)构建影像组学模型.选取纵隔肿大淋巴结、胸膜/心包肥厚建立临床模型.临床模型、影像组学模型及联合模型在测试集中的AUC值分别为0.812、0.812、0.875,绘制列线图,校准曲线显示联合模型具有较好的一致性.结论:在预测TET病理分型中,基于所选临床特征及NECT影像组学特征的可视化列线图模型可能具有良好的临床应用前景.
作者：张梦琪；玉苏甫·肉孜；洪悦；陈杰
来源：中国中西医结合影像学杂志 2023 年 21卷 6期
