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基于术前MRI影像组学联合临床病理指标预测肝细胞癌患者术后3年生存率

 

Authors Kuang F, Gao Y, Zhou Q, Lu C, Lin Q, Al Mamun A , Pan J, Shi S, Tu C, Shao C

Received 26 February 2024

Accepted for publication 24 June 2024

Published 18 July 2024 Volume 2024:11 Pages 1445—1457

DOI https://doi.org/10.2147/JHC.S464916

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Editor who approved publication: Dr Ali Hosni

摘要:

目的:磁共振影像组学与肝细胞癌患者术后总生存期的关系目前尚不明确,本研究的目的是运用MRI影像组学结合临床病理因素来建立肝细胞癌患者行肝癌根治术后3年生存率的预测模型。

方法:本研究回顾性分析了141例接受过肝癌根治术治疗肝细胞癌患者的临床资料,将其按7:3的比例随机分为训练集和验证集。采用χ2或Fisher精确检验、单变量和多变量logistic回归分析,以确定与3年生存率相关的独立临床病理危险因素。使用Radcloud平台从术前T2加权成像和对比增强磁共振成像的动脉期、门静脉期和延迟期中提取了1688个定量影像组学特征。特征选择基于方差阈值法、SelectKBest、LASSO回归。方差阈值法的阈值设定为0.8,以便保留方差大于0.2的影像组学特征;在SelectKBest方法中,通过P值分析特征与分类结果之间的关联性,保留P值小于0.05的影像组学特征;而在LASSO模型中,运用LI正则化器作为代价函数,设定交叉验证误差值为10,最大迭代次数为1000。并联合独立的临床病理因素,运用机器学习模型,构建最终融合预测模型。采用ROC曲线、Delong's检验对不同模型进行评价,采用校准曲线确定模型的预测精度和判别能力,采用DCA曲线分析评价模型的临床效能。

结果:影像组学模型在训练和验证队列中AUC分别为0.899和0.768。此外,将临床病理因素纳入影像组学模型所构建的融合模型,在训练集和验证集中的AUC值分别为0.910和0.846,校准曲线和DCA曲线证明融合模型具有更优异的诊断性能和临床实用性。

结论:基于MRI影像组学和临床病理因素的融合模型对肝癌患者肝切除术后3年生存率有较好的预测价值,可用于风险分层、个性化治疗来提高HCC患者的预后。

关键词:肝细胞癌;磁共振成像;影像组学