基于MR-T2WI影像组学模型预测宫颈鳞癌临床分期

摘要

目的 观察基于MR-T2WI影像组学模型预测宫颈鳞癌临床分期的价值.方法 对159例经术后或活检病理证实的宫颈鳞癌患者采集盆部MRI,根据国际妇产科联盟(FIGO)分期系统及病理结果分为早期组(Ⅰ B～Ⅱ A期,n=73)和晚期组(ⅡB～Ⅳ期,n=86).按照7:3比例将患者随机分为训练集(n=113)和验证集(n=46).训练集包括52例早期、61例晚期宫颈鳞癌,验证集含21例早期及25例晚期宫颈鳞癌.提取轴位T2WI中病灶的影像组学特征,以最大相关最小冗余和最小绝对收缩选择算子回归分析方法筛选最优影像组学特征,构建预测早、晚期宫颈鳞癌的影像组学模型.分析影像组学模型的拟合优度,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测效能,以决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值.结果 共提取396个影像组学特征,最终筛选11个最优影像组学特征,并以之构建预测早、晚期宫颈鳞癌的影像组学模型.影像组学模型在训练集和验证集中的拟合优度均佳(x2 = 2.68、8.87,P均＞0.05);其在训练集及验证集中的曲线下面积(AUC)均为0.80.DCA显示,阈值取0.10～1.00时,影像组学模型的净收益较大.结论 基于MR-T2WI的影像组学模型对预测宫颈鳞癌临床分期具有较高价值.