基于STIR-MRI的影像组学模型评估原发性下肢淋巴水肿的临床分期

作     者：刘梦珂 张怡梦 张妍 李兴鹏 郝琪 张晓杰 徐井旭 黄陈翠 王仁贵 LIU-Mengke;ZHANG-Yimeng;ZHANG-Yan

作者机构：首都医科大学附属北京世纪坛医院放射科北京100038 北京大学第九临床医学院放射科北京100038 北京深睿博联科技有限责任公司北京100089 

出 版 物：《放射学实践》 (Radiologic Practice)

年 卷 期：2024年第39卷第4期

页      面：517-522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] 1002[医学-临床医学] 100210[医学-外科学(含：普外、骨外、泌尿外、胸心外、神外、整形、烧伤、野战外)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61876216) 

主　　题：影像组学 磁共振成像 原发性淋巴水肿 下肢 临床分期 

摘      要：目的:探讨MRI影像组学模型对原发性下肢淋巴水肿(PLEL)临床分期的评估价值。方法:回顾性搜集2018年1月-2019年12月在本院就诊的132例单侧PLEL患者的临床和影像资料。依据2020年国际淋巴协会(ISL)淋巴水肿临床分期标准,Ⅰ期45例,Ⅱ期51例,Ⅲ期36例。将STIR序列原始图像导入深睿多模态科研平台,连续选择10层肢体肿胀最严重的横轴面图像,逐层在皮下软组织区域内的水肿区手动勾画ROI,提取影像组学特征1743个。采用相关性分析及F-Test算法进行特征的筛选,然后采用logistic回归分类器分别建立Ⅰ期与Ⅱ期、Ⅱ期与Ⅲ期的分类模型,并采用ROC曲线评价模型的鉴别效能。采用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床实用性。结果:鉴别Ⅰ期与Ⅱ期,共筛选出10个组学特征构建预测模型,其在训练集中的AUC为0.935(95%CI:0.886~0.983),在验证集中的AUC为0.917(95%CI:0.858~0.975)。鉴别Ⅱ期与Ⅲ期,共筛选出10个组学特征用于建模,其在训练集中的AUC为0.838(95%CI:0.749~0.927),在验证集中为0.760(95%CI:0.654~0.866)。DCA验证了影像组学模型鉴别PLEL临床分期的临床实用性。结论:基于下肢MRI建立的影像组学模型可较准确地评估PLEL的严重程度,与PLEL的临床分期一致性高。