文摘目的探讨动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)定量参数直方图特征联合表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)预测局部晚期宫颈癌(locally advanced cervical cancer,LACC)放化疗疗效的价值。材料与方法于甘肃省人民医院回顾性分析2017年1月至2023年12月88例LACC同步放化疗患者的临床及影像资料,前瞻性收集2023年12月至2024年5月15例LACC患者。按照实体瘤临床疗效评价标准(response evaluation criteria in solid tumor,RECIST)v1.1将患者分为显著反应组与非显著反应组。在DCE-MRI图像上选择肿瘤最大层面全肿瘤轮廓作为感兴趣区(region of interest,ROI)获得转运常数(volume transport constant,K^(trans))、血管外细胞外间隙容积分数(extravascular extracellular volume fraction,Ve)、速率常数(rate constant,K^(ep))原始频数表,导入IBM SPSS Statistics 27软件计算直方图特征,103例患者基于时间序列分层分割策略分为训练集88例,验证集15例,利用机器学习筛选最优DCE-MRI定量参数直方图特征并计算灌注参数评分(DCEscore);同时在ADC图测量ADC值。构建DCE直方图特征模型、ADC值及联合模型预测LACC放化疗疗效。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线和决策曲线评估模型效能。比较临床参数及直方图特征在LACC患者放化疗疗效显著反应组及非显著反应组间差异,单因素及多因素回归分析筛选宫颈癌放化疗疗效独立危险因素。结果基于DCE-MRI定量参数直方图特征模型预测LACC患者放化疗疗效训练集、验证集ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.922、0.841;ADC值预测LACC患者放化疗疗效训练集、验证集AUC为0.835、0.705;DCEscore联合ADC值预测LACC患者放化疗疗效效能最佳,训练集、验证集AUC为0.943、0.909。临床参数中,身体质量指数(body mass index,BMI)在显著反应组及非显著反应组之间差异具有统计学意义(P=0.032)。单因素逻辑回归分析结果表明BMI、DCEscore、ADC是LACC放化疗疗效的影响因素(OR值分别为1.264、277.9、0.001;P值分别为0.008、<0.001、0.002),多因素逻辑回归筛选DCEscore及ADC值是宫颈癌放化疗疗效的独立危险因素(OR值分别为518.2、0.002;P值分别为<0.001、0.007)。结论基于DCE-MRI定量参数直方图特征联合ADC值构建的联合模型能够治疗前预测宫颈癌放化疗疗效,提示DCE-MRI定量参数直方图特征联合ADC值可能为LACC患者精准医疗提供一种无创评估方法。
