目的 探討基于強(qiáng)化CT的影像組學(xué)術(shù)前預(yù)測(cè)腎透明細(xì)胞癌（ccRCC）Fuhrman分級(jí)的價(jià)值;建立并驗(yàn)證聯(lián)合臨床因素與影像組學(xué)的影像組學(xué)列線圖預(yù)測(cè)ccRCC患者總生存期（OS）的價(jià)值,并評(píng)估影像組學(xué)對(duì)OS預(yù)測(cè)的增益價(jià)值。材料與方法 第一部分,納入2012年5月至2014年12月127例有明確Fuhrman分級(jí)的ccRCC患者為訓(xùn)練集,2015年1月至2016年12月62例患者為驗(yàn)證集。在皮質(zhì)期、實(shí)質(zhì)期及排泄期逐層勾畫(huà)腫瘤區(qū)域?yàn)镽OI,提取強(qiáng)度、形狀和大小、紋理及圖像濾波在內(nèi)共4227個(gè)影像組學(xué)特征。通過(guò)計(jì)算觀察者間及觀察者自身ICCs排除觀察者勾畫(huà)ROI的主觀差異。采用LASSO-Logistic回歸進(jìn)行特征選擇并建立三期聯(lián)合的影像組學(xué)標(biāo)簽。利用選擇特征的線性擬合計(jì)算每位患者的影像組學(xué)得分（Radscore）。單因素分析傳統(tǒng)CT特征（腫瘤位置、最大徑、形態(tài)不規(guī)則、壞死、腎周侵犯及瘤內(nèi)動(dòng)脈）在高、低級(jí)別ccRCC間有鑒別意義的特征,通過(guò)多因素Logistic回歸分析構(gòu)建CT特征模型。進(jìn)一步聯(lián)合單因素分析選擇的CT特征和Rad-score通過(guò)多因素Logistic回歸分析構(gòu)建綜合模型。通過(guò)R... 

【文章來(lái)源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

訓(xùn)練集（A）和驗(yàn)證集（B）影像組學(xué)得分圖

8表3訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中各模型ROC曲線比較訓(xùn)練集驗(yàn)證集面積間差異(95%CI）ZP面積間差異(95%CI）ZPCT特征模型VS影像組學(xué)標(biāo)簽0.109(0.017-0201）2.3250.0200.117(0.023-0.211）2.4230.015CT特征模型VS綜合模型0.105(0.012-0.199）2.2080.0270.121(0.025-0.217）2.4750.013影像組學(xué)標(biāo)簽VS綜合模型0.004(-0.004-0.012）0.9190.3580.005(-0.006-0.016）0.8250.409圖3驗(yàn)證集中CT特征模型、影像組學(xué)標(biāo)簽及綜合模型鑒別ccRCCFuhrman分級(jí)的決策曲線

16AB圖5訓(xùn)練集（A）Rad-score標(biāo)記的高、低風(fēng)險(xiǎn)組的總生存期（OS）；驗(yàn)證集（B）Rad-score標(biāo)記的高、低風(fēng)險(xiǎn)組的OS；兩組log-rank檢驗(yàn)均＜0.0012.3Rad-score評(píng)價(jià)小提琴圖顯示，在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中，3年或5年死亡組的中位Rad-score均高于3年或5年生存組（圖6A,B,D和E），生存組與死亡組間Rad-score分布差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.001）。訓(xùn)練集與驗(yàn)證集中Rad-score鑒別3年生存與否的AUC（圖6C）分別為0.902（95%CI:0.851-0.940）和0.857（95%CI:0.798-0.903）。在鑒別5年生存與否的訓(xùn)練集與驗(yàn)證集中AUC（6F）分別為0.904（95%CI:0.854-0.942）和0.850（95%CI:0.791-0.898）。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3104304