基于MRI影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型的研究OACSTPCD
Prediction of pathological classification of cervical adenocarcinoma and squamous cell carcinoma based on MRI radiomics characteristics
目的:探讨基于治疗前的MRI影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型的可行性.方法:选取56例宫颈癌患者治疗前的MRI图像,其中腺癌12例、鳞癌44例,运用IBEX工具箱筛选患者大体肿瘤靶区(gross tumor volu-me,GTV)的影像组学特征,采用非参数Mann-Whitney U检验进行特征筛选,采用最小绝对收缩与选择算子(least ab-solute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征降维,采用Pearson相关分析分析组学特征与病理类型的相关性,利用特征参数绘制ROC,并计算AUC.通过ROC分析各个指标的最大约登指数,计算出组学特征的敏感度、特异度和最佳阈值.结果:提取的261个组学特征中,有7个特征与宫颈腺癌和鳞癌病理分型具有相关性,相关系数均大于0.4,AUC值均高于0.7.其中45°-4_Correlation和Spherical Disproportion分别为腺癌和鳞癌病理分型的最佳预测因子,AUC值分别为0.811、0.830,敏感度和特异度分别为0.583、0.773和0.955、0.917.结论:基于MRI图像的影像组学特征预测宫颈腺癌与鳞癌病理分型,可为宫颈癌临床治疗前判断肿瘤异质性提供一种无创、有效的辅助方法.
党俊明;朱超华;黄慧娴;范芳芳;陆合明
广西中医药大学瑞康临床医学院,南宁 530011广西壮族自治区人民医院放疗科,南宁 530016广西壮族自治区人民医院放疗科,南宁 530016广西壮族自治区人民医院放疗科,南宁 530016右江民族医学院研究生学院,广西百色 533000
医药卫生
宫颈癌MRI影像组学影像组学特征特征降维病理分型肿瘤异质性
《医疗卫生装备》 2022 (5)
54-59,6
广西自然科学基金项目(2020GXNSFBA297091)
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