摘要
本文主要从以下几个部分展开论述： 第一部分 基于瘤周CT影像组学模型预测肝细胞癌MVI的价值 目的: 探讨瘤周5mm、10mm CT增强影像组学模型在预测孤立性≤5cm肝细胞癌微血管侵犯中的价值。 材料和方法: 回顾性分析2017年至2021年期间经病理确诊并符合纳入标准的孤立性≤5cm肝细胞癌患者206例，其中男177例，女29例，年龄范围19-81岁，中位年龄55岁、MVI阳性患者61例，MVI阴性患者145例。随机分为训练组138例，验证组68例。将患者信息导入西门子医疗研究平台(Syngo，Research Frontier)中的放射组学软件(Radiomics 2.6)，对患者术前动态增强CT图像上分别从动脉期(AP)、门脉期(PVP)图像上逐层勾画进行三维分割得到容积感兴趣区(VOI)，然后利用计算机自动膨胀算法获得瘤5mm、10mm的容积感兴趣区影像组学特征。每组影像学中包含1691个特征。首选将组学特征经过观察者一致性检验，选取一致性较好、稳定性高的组学特征，然后去除相关系数大于0.90的组学特征，对剩余组学特征进行假设检验，选取与微血管侵犯相关组学特征。最后采用LASSO算法选取最具有预测意义的特征进行模型建立。 结果: 1.动脉期瘤周5mm、10mm影像组学模型验证集AUC值分别0.759、0.637;门脉期期瘤周5mm、10mm影像组学模型验证集AUC值分别为0.626、0.693。 2.动脉期瘤周5mm组学模型和传统影像特征方法比较，影像组学模型作为诊断指标AUC值约为0.845; TTPVI作为诊断指标AUC值约为0.662; RVI作为诊断指标AUC值约为0.603。瘤周影像组学模型与RVI进行Delong检验P=1.147e-08，瘤周影像组学模型与TTPVI进行Delong检验P=2.776 e-04，均具有显著统计学差异。 结论: 1.瘤周5mm、10mm影像组学模型在预测肝细胞癌MVI中存在价值，动脉期瘤周5mm组学模型较10mm有较高诊断效能，而门脉期瘤周5mm、10mm诊断效能相差不大。 2.动脉期瘤周5mm组学模型较传统影像学方法预测MVI有较高的准确度和灵敏度。 第二部分 瘤体联合瘤周CT影像组学模型预测肝细胞癌MVI 目的: 1.探讨瘤体CT增强影像组学模型在预测孤立性≤5cm肝细胞癌微血管侵犯中的价值。 2.探讨不同期相瘤体和瘤周影像组学特征组合模型在预测孤立性≤5cm肝细胞癌微血管侵犯中的诊断效能，建立及验证具有较高诊断效能的模型。 3.将诊断效能最高的影像组学模型，与临床标签、影像图像特征融合，建立具有实用价值的模型，预测孤立性≤5cm肝细胞癌患者术前MVI状态。 材料和方法: 回顾性分析2017年至2021年期间郑州大学第一附属医院经病理确诊并符合纳入标准的孤立性≤5cm肝细胞癌患者206例，其中男177例，女29例，年龄范围19-81岁，中位年龄55岁、MVI阳性患者61例，MVI阴性患者145例。随机分为训练组138例，验证组68例。同时收集河南省肿瘤医院符合入组标准的患者60例，作为外部验证组。将患者信息导入西门子医疗研究平台(Syngo，Research Frontier)中的放射组学软件(Radiomics 2.6)对患者术前动态增强CT图像上分别从动脉期(AP)、门脉期(PVP)图像上逐层勾画进行三维分割得到容积感兴趣区(VOI)，然后利用计算机自动膨胀算法获得瘤周5mm的容积感兴趣区，从而获得动脉期瘤体、动脉期瘤周5mm、门脉期瘤体、门脉期瘤周5mm四组容积感兴趣区的影像组学特征。每组影像学中包含1691个特征。首选将组学特征经过观察者一致性检验，选取一致性好、稳定性高的组学特征，然后去除相关系数大于0.90的组学特征，对剩余组学特征进行假设检验，选取与微血管侵犯相关的组学特征。最后采用LASSO算法选取最具有预测意义的特征进行模型建立。 首先建立了4种单独影像组模型，再将这4种单独模型进行组合，建立了5种组合模型分别是:动脉期瘤体+门脉期瘤体，动脉期瘤体+动脉期瘤周5mm，门脉期瘤体+门脉期瘤周5mm，动脉期瘤体+门脉期瘤周5mm模型、门脉期瘤体+动脉期瘤周5mm模型。在不同模型之间进行比较，得到诊断效能最佳的模型。随后，我们建立包括影像组学特征、影像图像特征、临床实验参数在内的融合模型，通过受试者工作特征曲线(ROC，receiver operating characteristic curve)分析评估模型的诊断效能、利用决策曲线DCA (decision curve analysis)分析模型的临床应用价值。 结果: 1.动脉期瘤体、瘤周5mm影像组学模型验证集AUC值分别0.753、0.759;门脉期期瘤体、瘤周5mm影像组学模型验证集AUC值分别为0.728、0.626。 2.动脉期瘤体+门脉期瘤体组合影像组学模型验证集AUC值分别为0.766;动脉期瘤体+门脉期瘤周5mm组合影像组学模型验证集AUC值分别为0.594;门脉期瘤体+门脉期瘤周5mm组合影像组学模型验证集AUC值分别为0.759;门脉期瘤体+动脉期瘤周5mm组合影像组学模型验证集AUC值分别为0.668;动脉期瘤体+动脉期瘤周5mm组合影像组学模型验证集AUC值分别为0.820。 3.临床基线资料经过logistic单因素、多因素分析之后，有统计学意义的指标有:术前影像图像特征瘤周强化和假包膜完整情况、肿瘤与肝脏交界面密度差异;和TTPVI。传统临床模型AUC值为0.781;最优影像组学组合模型AUC值为0.891，临床和组学构建的融合模型AUC值为0.910;外部验证组中组学组合模型AUC值为0.643，临床和组学构建的融合模型AUC值为0.753。 4.决策曲线显示瘤体+瘤周组合影像组学模型较传统模型收益略大，而临床与组学特征构建的融合模型则可以取得更高的收益，在临床工作中融合模型具有较好的应用价值。 结论: 1.瘤体+瘤周组合影像模型效能要高于单独瘤体或瘤周模型。最优组合为动脉期瘤体和瘤周5mm组合。 2.基于瘤体及瘤周的影像组学和临床资料构成的融合模型可以帮助术前诊断孤立性≤5cm肝细胞癌微血管侵犯情况，该融合模型有较好的应用价值。
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