增强CT模型及影像组学模型预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级

作     者：韩冬 于楠 张喜荣 吴宏培 任革 吕蕊花 李晨 贺太平 HAN Dong;YU Nan;ZHANG Xirong;WU Hongpei;REN Ge;LYU Ruihua;LI Chen;HE Taiping

作者机构：陕西中医药大学附属医院医学影像科陕西咸阳712021 陕西中医药大学医学技术学院陕西咸阳712046 陕西中医药大学附属医院病理科陕西咸阳712021 

出 版 物：《中国医学影像技术》 (Chinese Journal of Medical Imaging Technology)

年 卷 期：2021年第37卷第4期

页      面：582-586页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1006[医学-中西医结合] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 100106[医学-放射医学] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学] 

基　　金：陕西中医药大学学科创新团队建设项目(2019-YS04) 

主　　题：癌,肾细胞 肿瘤分级 体层摄影术,X线计算机 影像组学 

摘      要：目的比较增强CT模型与影像组学模型预测肾透明细胞癌(ccRCC)WHO/ISUP分级的效能。方法回顾性分析131例经病理确诊ccRCC患者,按照3∶2比例分层抽样分为训练集(n=78)和验证集(n=53)。根据2016版肾癌WHO/ISUP病理分级标准,以Ⅰ~Ⅱ级为低级别、Ⅲ~Ⅳ级为高级别ccRCC。训练集55例低级别、23例高级别ccRCC;验证集37例低级别、16例高级别ccRCC。以训练集构建增强CT模型及影像组学模型预测ccRCC级别,于验证集加以验证,比较其诊断效能。结果增强CT模型在训练集及验证集预测高、低级别ccRCC的曲线下面积(AUC)分别为0.89及0.76,敏感度分别0.83及0.56,特异度分别为0.84及0.87;影像组学模型的AUC分别为0.98及0.85,敏感度分别0.96及0.91,特异度分别为0.75及0.84。训练集中影像组学模型的AUC大于增强CT模型(Z=2.05,P0.05),验证集中二者AUC差异无统计学意义(Z=0.95,P=0.34)。决策曲线分析结果显示高风险概率阈值为0.08~1.00时,影像组学模型净获益高于增强CT模型。结论影像组学模型预测ccRCC WHO/ISUP分级的效能优于增强CT模型。