基于多参数MRI影像组学的列线图术前预测子宫内膜癌淋巴血管间隙侵犯的研究

目的 探讨基于多参数MRI(multiparametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学列线图预测子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)淋巴血管侵犯(lymphatic vascular space invasion,LVSI)的价值.材料与方法 回顾性分析术前行盆腔mpMRI检查的202例经手术病理证实为EC患者的病例资料,并按7∶3随机分为训练集和验证集.运用开源的ITK-SNAP软件勾画兴趣区(region of interest,ROI),使用Pyradiomics软件从mpMRI影像图中提取EC影像组学特征.采用单因素分析临床基本资料和影像组学特征,通过最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选影像组学特征并计算影像组学分数(radiomics score,Rad-score),多因素logistic回归用于筛选LVSI独立危险因素,使用R语言建立模型并绘制列线图,模型的预测效能采用C指数(C-index)评价,比较影像组学模型和列线图对LVSI的预测效能.结果 321个影像组学特征经LASSO回归筛选出13个影像组学特征并计算Rad-score.单因素和多因素logistic回归分析发现年龄、病理学分级以及Rad-score为LVSI的独立危险因素.联合LVSI危险因素构建的列线图在训练集和验证集中C-index分别为0.871(95％CI:0.803～0.940)和0.810(95％CI:0.698～0.917);影像组学模型在训练集和验证集中C-index分别为0.854(95％CI:0.784～0.925)和0.756(95％CI:0.619～0.892).列线图和影像组学模型对LVSI均具有较高的预测效能,并且列线图高于影像组学模型.结论 基于mpMRI影像组学列线图对EC的LVSI术前评估具有较高的诊断效能.