基于多序列MRI影像组学模型预测宫颈鳞癌病理组织分型

摘要

目的 探讨基于MR平扫多序列的影像组学模型在预测宫颈鳞癌组织分型的价值.材料与方法 回顾性收集103例经病理证实子宫颈鳞癌患者,角化型48例,非角化型55例,按3︰1比例随机分成训练集和测试集.所有患者均在治疗前行常规磁共振平扫成像,经预处理后,逐个序列图像手动勾画三维肿瘤感兴趣区,提取并筛选影像组学特征,在训练集中,分别基于T1、T2、T2抑脂序列图像特征及联合以上多序列图像特征,构建朴素贝叶斯预测模型,并在测试集中进行预测和评价.结果 训练集中T1、T2、T2抑脂及联合多序列模型ROC曲线AUC值分别为0.718、0.705、0.756和0.863(P<0.001),组间ROC曲线Delong test检验中显示联合模型ROC曲线与T2、T1模型ROC曲线存在统计学差异,P值分别为0.004和0.018;测试集中联合多序列预测非角化型结果最佳,ROC曲线的AUC值为0.860,P=0.003,准确率为0.720,召回率0.900;组间ROC曲线比较仅发现联合模型ROC曲线与T1模型ROC曲线存在统计学差异,Z=2.200,P=0.027.结论 基于MR多序列的影像组学模型能够预测宫颈鳞癌非角化型,并且联合多序列的预测模型预测效果最好.