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题名基于CT细胞外容积分数预测肝细胞肝癌微血管侵犯
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作者
王泽华
吴英
郭瑞
刘瑶
马静
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机构
新疆医科大学研究生院
新疆生产建设兵团医院影像科
新疆医科大学第一附属医院影像中心
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出处
《放射学实践》
北大核心
2025年第8期995-1001,共7页
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基金
国家自然科学基金(81660283)
天山英才-青年科技创新人才项目(2023TSYCCX0119)。
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文摘
目的:探讨基于CT的细胞外容积分数术前预测肝细胞肝癌微血管侵犯(MVI)的价值。方法:回顾性分析在新疆生产建设兵团医院及新疆医科大学第一附属医院经病理确诊的69例肝细胞肝癌(HCC)患者的术前临床及影像学资料。根据病理结果,将患者分为MVI组(26例)和非MVI组(43例)。在CT平扫和平衡期图像上分别测量病灶内、病灶周边1.0 cm和1.0~2.0 cm范围内肝实质、以及同层面腹主动脉的CT值,计算细胞外容积分数(fECV)。采用logistic回归分析从临床和常规影像学特征中筛选MVI的独立影响因素,构建临床-常规影像模型。基于CT平衡期测量的病灶fECV建立CT-ECV模型。联合临床、常规影像学特征高危因素和fECV构建联合预测模型并绘制列线图。采用受试者操作特征(ROC)曲线、校准曲线评估列线图的效能,决策曲线(DCA)评估列线图的临床实用性。结果:年龄(OR=0.101,P=0.024)、肿瘤包膜(OR=44.637,P<0.001)、瘤内血管(OR=13.235,P=0.008)和fECV(OR=0.833,P=0.014)是HCC微血管侵犯的高危因素,构建的临床-常规影像模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.919,敏感度为0.962%,特异度为0.767%。基于CT平衡期的fECV建立的CT-ECV模型的AUC为0.735,敏感度为96.2%,特异度为46.5%。基于临床、常规影像学特征和fECV建立的列线图模型的AUC为0.951,敏感度为96.2%,特异度为86.0%。列线图的校准曲线与理想线接近,DCA显示列线图具有更好的临床获益。结论:基于CT的细胞外容积分数可有效预测肝细胞肝癌微血管侵犯。
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关键词
肝细胞肝癌
微血管侵犯
细胞外基质
细胞外容积分数
体层摄影术
X线计算机
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Keywords
Hepatocellular carcinoma
Microvascular invasion
Extracellular matrix
Extracellular volume fraction
Tomography,X-ray computed
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分类号
R814.42
[医药卫生—影像医学与核医学]
R735.7
[医药卫生—肿瘤]
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