基于CT影像组学构建富血供超小肾癌与乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤鉴别诊断的简易预测模型OACSTPCD
Establish of a simple predictive model based on CT imaging histology in the differential diagnosis of extra-small renal cell carcinoma with rich blood supply and angiomyolipoma with minimal fat
目的 探讨基于CT影像组学构建的简易预测模型对富血供超小肾癌(usRCC)与富血供乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(mfAML)的鉴别诊断价值.方法 收集经术后病理证实为富血供超小肾肿瘤(直径≤2 cm)的71例患者的临床资料,依据术后病理类型将患者分为usRCC组33例和mfAML组38例.比较2组临床资料、CT影像学表现以及相关CT定量参数,采用二元Logistic回归分析筛选对usRCC与mfAML具有鉴别意义的独立影响因素,并构建基于CT影像组学的简易预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评价相关CT定量参数和简易预测模型对usRCC与mfAML的鉴别诊断价值.结果 usRCC组囊变坏死、假包膜征、实质期不均匀强化者占比均高于mfAML组,差异有统计学意义(P<0.05);usRCC组皮质期CT值、皮质期净强化CT值和实质期净强化CT值均高于mfAML组,差异有统计学意义(P<0.05).ROC曲线显示,皮质期CT值、皮质期净强化CT值、实质期净强化CT值鉴别诊断usRCC与mfAML的曲线下面积(AUC)分别为0.702、0.718、0.803.囊变坏死(OR=2.537,95%CI:1.125~4.358)、实质期强化均匀性(OR=3.872,95%CI:1.327~7.259)、实质期净强化 CT 值(OR=3.593,95%CI:1.290~7.518)均是对usRCC与mfAML具有鉴别意义的独立影响因素(P<0.05),基于这3个CT影像组学变量构建简易预测模型.ROC曲线显示,该模型鉴别诊断usRCC与mfAML的AUC为0.890(95%CI:0.804~0.976),敏感度为87.88%,特异度为76.32%.结论 基于CT影像组学构建的简易预测模型对usRCC与mfAML具有较好的鉴别诊断价值,可为临床制订小肾肿瘤诊疗策略提供重要参考依据.
曹娜;黄渤琪;刘志民;王栋
河北省秦皇岛市第四医院,CT室,河北秦皇岛,066000河北省秦皇岛市第四医院,介入科,河北秦皇岛,066000
医药卫生
富血供超小肾癌乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤CT影像组学简易预测模型受试者工作特征曲线
《实用临床医药杂志》 2023 (010)
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河北省科学技术成果项目(20182508)
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