基于CT影像组学模型术前预测喉癌淋巴结转移

【摘要】目的：研究CT影像组学在术前预测喉癌患者淋巴结转移中的价值。方法：搜集本院304例经手术病理证实为喉癌患者的影像学资料，随机选择243例及61例分别作为训练集和验证集。从术前静脉期CT图像中手工勾画肿瘤体积并提取影像组学特征。在训练集中，采用LASSO回归进行特征筛选，使用Logistic回归分别构建影像组学模型、形态学模型及二者联合模型。利用受试者工作特征（ROC）曲线评价各个模型的预测效能，并对模型的ROC曲线行Delong检验。在验证集中评估各种模型的诊断效能。结果：最后获得5个影像组学特征。在训练集中，影像组学模型ROC曲线下面积（AUC）为0.85（95%CI：0.77~0.93），形态学模型AUC为0.66（95%CI：0.59~0.72），联合模型AUC为0.82（95%CI：0.74~0.91）；在验证集中，影像组学模型AUC为0.83（95%CI：0.69~0.97），形态学模型AUC为0.59（95%CI：0.40~0.77），联合模型AUC为0.73（95%CI：0.56~0.91）。Delong检验显示影像组学模型与形态学模型差异、联合模型与形态学模型差异均有统计学意义（P＜0.05），而联合模型与影像组模型差异无统计学意义（P＞0.05）。结论：基于病灶为兴趣区的CT影像组学模型可以术前较好地预测喉癌淋巴结转移，其诊断效能高于形态学模型。