基于术前多参数MRI影像组学特征预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润状态OA

目的探讨基于术前磁共振成像T2加权图像(T2WI)、增强T1加权图像(CE-T1WI)和弥散加权图像(DWI)提取的影像组学特征,在预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润(LVSI)状态中的应用价值。方法回顾性分析254例宫颈癌患者的磁共振影像资料,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=178)与验证集(n=76)。分别在轴位T2WI、CE-T1WI及DWI 3个单序列上逐层勾画病灶感兴趣区,采用Python 3.8.1软件提取影像组学特征,通过最小绝对收缩和选择算子算法(LASSO)以及递归特征消除算法(RFE)进行特征筛选与降维,基于极端梯度提升算法(XGBoost)建立模型。采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、F1评分和Brier分数综合评价模型预测宫颈癌LVSI的效能与校准度。结果训练集中,CE-T1WI、T2WI、DWI 3个单序列模型及联合序列模型(Com-Rad)预测宫颈癌LVSI状态的AUC分别为0.805、0.842、0.888和0.942,验证集中相应模型预测宫颈癌LVSI状态的AUC分别为0.685、0.710、0.730和0.853;Brier分数显示,Com-Rad在训练集与验证集中均表现出更佳的校准能力。结论基于术前多参数MRI影像组学特征构建的Com-Rad可有效预测宫颈癌LVSI状态,为临床术前评估LVSI、优化手术方案及个体化治疗策略提供客观参考依据,具有潜在的临床应用价值。