目的:探討基于增強MRI的影像組學模型在術前預測GPC3陽性肝細胞癌（HCC）的價值。方法:本研究是一項回顧性研究,一共入組了2014年4月至2017年12月期間在天津醫(yī)科大學腫瘤醫(yī)院進行肝切除術且術后病理證實為肝細胞癌的293名患者,將這些患者隨機分為實驗組（195人）和驗證組（98人）。所有患者術前均行肝臟MR動態(tài)增強檢查,且相應的臨床信息資料和影像資料完整。（1）本研究采用影像組學的方法對肝細胞癌MR圖像進行定量分析來實現(xiàn)肝細胞癌是否表達GPC3的預測,并構建出相應的組學預測模型。在每個患者的肝細胞癌增強MR延遲期圖像中手動分割出HCC病灶區(qū)域,得到感興趣區(qū)（ROI）,借助影像組學方法從ROI中一共提取了853個定量影像特征（包括腫瘤病灶的形狀特征、強度特征、紋理特征、小波特征）,在實驗組中采用單因素分析和Fisher information來對這些影像特征進行降維,隨后利用支持向量機（SVM）根據(jù)向前逐步回歸法篩選出最優(yōu)的影像特征,并利用篩選出的最優(yōu)影像特征來構建相應的組學模型。（2）利用實驗組各個患者的臨床信息（年齡、性別、腫瘤直徑、AFP、ALB、ALT、TBIL、肝炎、肝... 

【文章來源】：天津醫(yī)科大學天津市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

影像組學流程圖

實驗組 驗證組圖 2 臨床模型、組學模型及聯(lián)合模型分別在實驗組和驗證組的 ROC 曲線表 2 三種模型的預測性能Table 2 Predictive performance for the proposed models模型類別實驗組 （N=195） 驗證組（N=98）Cut-offAUC(95%CI)ACC SEN SPEAUC(95%CI)ACC SEN SPE臨床模型0.815(0.752-0.878)72.3% 68.2% 81.7%0.758(0.661-0.855)71.4% 67.7% 80.0% 0.648

預測 GPC3 表達的獨立影響因素。因此，由 AFP 和組學模型一同構建聯(lián)合模型。聯(lián)合模型在實驗組中 AUC 高達 0.926 (95% CI, 0.884-0.969)；在驗證組中 AUC 高達 0.914 (95%CI, 0.848-0.980)，其最佳截斷值為 0.703，此時在實驗組中預測 GPC3陽性的準確性為 86.7%，特異性為 86.7%，敏感度為 86.7%；在驗證組中準確性為 79.6%，特異性為 93.3%，敏感度為 73.5%（表 2）；這也說明了聯(lián)合模型預測GPC3 表達的良好效能。臨床模型、組學模型及聯(lián)合模型三者的 ROC 曲線見圖 2。經(jīng)過 Delong 檢驗發(fā)現(xiàn)，三種模型的 ROC 曲線存在顯著差異性（p<0.001），且其對應的 AUC 值從大到小排序為：聯(lián)合模型＞組學模型＞臨床模型。每個模型對于全部患者的預測結果見附錄表 2。

【參考文獻】：
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本文編號：3594923