临床外科杂志 ›› 2025, Vol. 33 ›› Issue (4): 405-409.doi: 10.3969/j.issn.1005-6483.20240424
彭伟生,杨毅,杨翠婷,王成立,何桂凤,郑宇强,黄莹
PENG Weisheng,YANG Yi,YANG Cuiting,WANG Chengli,HE Guifeng,ZHENG YuQiang,HUANG Ying
摘要: 目的 基于增强CT影像组学特征和参数构建诊断胃腺癌术前淋巴结转移(LNM)的列线图预测模型,探讨其对胃腺癌病人LNM的应用价值。方法 2019年8月~2023年10月行胃癌根治术(毕Ⅱ式)+淋巴结清扫手术治疗的胃腺癌病人131例,分别记录术前增强CT提取病灶、淋巴结影像组学特征及病理检查LNM情况,通过对CT影像进行分析,提取组学特征,结合机器学习算法,将有统计学意义的增强CT影像组学特征和参数,多因素Logistic回归分析胃腺癌LNM(+)的独立危险因素并构建列线图,并对其性能进行评估。采用受试者工作特性(ROC)曲线评价预测模型的性能及临床价值,并对列线图进行内部验证。结果 单因素分析结果显示,肿瘤最大径、淋巴结状态、淋巴结组中最大淋巴结短轴长度、体积及所有淋巴结的短轴长度之和与发生LNM有关,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析提示,增强CT影像学检查中肿瘤最大径≥15mm、淋巴结状态阳性、淋巴结组中最大淋巴结短轴长度≥7mm、所有淋巴结的短轴长度之和≥11mm、淋巴结组中最大淋巴结短轴体积≥300mm3是胃腺癌病人伴LNM(+)的独立危险因素(P<0.05);使用ROC曲线绘制了模型的曲线下面积(AUC),AUC=0.816(95%CI 0.810~0.939),敏感度为0.91,特异度0.86。采用包含500次重采样的BOOTSTRAP方法进行模型验证,结果提示,所构建的列线图模型拟合曲线与理想曲线之间的差异不显著,有效性和可靠性较好。结论 基于增强CT影像组学特征和参数建立的列线图预测模型能有效预测胃腺癌术前LNM情况,为胃腺癌病人的临床决策提供有力支持。
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