基于ct的放射组学模型预测术前透明细胞肾细胞癌WHO/ISUP分级:一项多中心研究( Computed Tomography-Based Radiomics Model for Predicting the WHO/ISUP Grade of Clear Cell Renal Cell Carcinoma Preoperatively: A Multicenter Study )

R Wang Z Hu X Shen Q Wang F Chen

目的：探讨CT影像学特征对肾透明细胞癌(ccRCC)世界卫生组织/ISUP病理分级的多因素分析能力，建立鉴别ccRCC病理分级的影像学模型。方法采用4所医院2018年1月至2019年8月的资料进行回顾性研究。术后病理或活检确诊为ccRCC者197例。这些受试者被分为训练集(n=122)和独立的外部验证集(n=75)。ccRCC的两期增强CT图像（皮质髓质期和肾脏造影期）用于整个肿瘤的感兴趣体积(VOI)图。利用Matlab中的IBEX radiomic软件包提取全肿瘤VOI图像的放射学特征。然后，采用Mann-Whitney U检验和最小冗余最大相关性算法(mRMR)进行特征降维。其次，采用logistic回归结合Akaike信息准则选择最佳预测模型。在独立的外部验证队列中评估了预测模型的性能。利用受试者工作特性曲线(ROC)评价ccRCC在训练集和独立外部验证集上的区分度。结果用7种影像学特征建立的logistic回归预测模型对世界卫生组织/ISUP病理分级的识别效果最好。训练集曲线下面积(AUC)为0.89，灵敏度为0.85，特异度为0.84。在独立的外部验证集中，预测模型的AUC为0.81，灵敏度为0.58，特异度为0.95。结论根据CT影像学特征建立的影像学模型能有效地预测CCRCC肿瘤的世界卫生组织/ISUP病理分级，并具有一定的临床推广能力，为患者的预后和治疗提供了有效的参考价值。

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