基于多参数CT成像的食管癌新辅助放化疗病理反应预测

摘要

目的建立基于放射组学的生物标记物模型, 预测局部进展期食管癌术前新辅助放化疗（nCRT）后病理反应。方法回顾性选取2008—2018年间112例局部进展期食管癌患者, 均采用术前nCRT联合手术治疗。收集治疗前增强CT图像, 手动描绘病变体积。使用Python软件中pyadiomics插件包提取共670个放射组学特征（包括肿瘤强度、形状和大小、纹理和小波特征）, 运用逐步回归结合最佳子集方法筛选特征, 最后采用Logistic回归模型建立预测模型。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估性能。结果全组患者的病理完全缓解率为58.0%（65/112）。最终模型包含10个放射组学特征, 与结局相关性最大的为灰度特征（即图像的纹理信息）, 其次为形状特征和体素强度相关特征。训练集、测试集AUC分别为0.750、0.870, 敏感性分别为0.711、0.757, 特异性分别为0.778、0.900。结论基于CT放射组学的多参数模型在不额外增加患者经济负担和侵入性操作前提下, 能较好地、有效地预测食管癌nCRT病理反应和较好地指导个体化治疗。