基于腹腔镜超声影像组学模型术中预测肝细胞性肝癌微血管浸润的价值

作     者：郭童瞳 罗鸿昌 王含章 林小靖 朱沭 王单 张万广 Guo Tongtong;Luo Hongchang;Wang Hanzhang;Lin Xiaojing;Zhu Shu;Wang Dan;Zhang Wanguang

作者机构：华中科技大学同济医学院附属同济医院超声影像科 武汉 通用电气药业(上海)有限公司精准医学研究院 上海 华中科技大学同济医学院附属同济医院肝脏外科 武汉 

出 版 物：《中华超声影像学杂志》 (Chinese Journal of Ultrasonography)

年 卷 期：2024年第33卷第09期

页      面：807-814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] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：湖北省省财政课题项目(SCZ202309) 

主　　题：超声检查 腹腔镜超声 肝细胞性肝癌 微血管浸润 影像组学 

摘      要：目的基于腹腔镜灰阶超声特征构建影像组学预测模型, 探讨其在腹腔镜肝切除术中预测肝细胞性肝癌(HCC)微血管浸润(MVI)的价值。方法前瞻性纳入2022年3月至2023年8月在华中科技大学同济医学院附属同济医院完成腹腔镜下肝切除手术, 术中完成腹腔镜超声检查且术后病理证实为HCC的患者74例(74个病灶)。记录与筛选患者的一般临床信息。从腹腔镜灰阶超声图像的肿瘤区域提取、筛选特征并分别构建影像组学预测模型, 以病理结果为金标准, 比较不同模型预测MVI的效能。结果 74个HCC病灶中12个病灶的MVI为阳性。根据筛选的临床特征、腹腔镜灰阶超声图像特征及联合筛选的临床特征分别构建HCC病灶MVI影像组学预测模型, 将获取的数据集随机分为5份(4份为15个病灶, 1份为14个病灶), 采用五折交互验证的方法训练并测试模型的效能。基于腹腔镜灰阶超声特征的影像组学支持向量机(SVM)模型具备最优的预测HCC的MVI效能, 其较临床模型及联合Adaboost模型有着更高的ROC曲线下面积(0.836比0.696、0.804)、准确性(0.852比0.687、0.838)、敏感性(0.900比0.900、0.833)和特异性(0.837比0.644、0.838)。结论基于腹腔镜灰阶超声特征建立的影像组学模型是一种在腹腔镜肝切除术中预测HCC病灶MVI情况的潜在手段。