Radiology:双能量CT放射组学模型预测MTM肝细胞癌的能力及价值
2024-05-17 shaosai MedSci原创 发表于上海
一种新的CT成像技术-双能量CT (DECT) 可超越常规CT的组织表征,可以根据不同X射线能量下的特定衰减特性来区分组织及疾病。
MTM是世界卫生组织于2019年制定的一种新的肝细胞癌(HCC)的组织学亚型。这种亚型具有侵略性表型,具有不良的预后。最近的研究表明,MTM患者可受益于联合和新辅助疗法。然而,MTM只能通过术后组织病理学检查或术前活检来诊断。因此,对侵袭性MTM亚型进行非侵入性的治疗前表征意义重大,并有助于制定MTM患者的个体化治疗方案。
研究表明,包括US、CT、PET/CT和MRI在内的影像学方法可以协助MTM的准确诊断。一种新的CT成像技术-双能量CT (DECT) 可超越常规CT的组织表征,可以根据不同X射线能量下的特定衰减特性来区分组织及疾病。
近日,发表在Radiology杂志上的一篇研究评估了双期增强多参数DECT对MTM型HCC的诊断价值。
本项研究回顾性招募了2019年6月至2022年6月期间接受对比增强DECT的组织病理学检查证实的HCC患者,这些患者来自三个独立中心(中心1,培训和内部测试数据集;中心2和3,外部测试数据集)。视觉分析影像学特征并结合临床信息建立临床-影像学模型。利用二元最小绝对收缩和选择算子,从虚拟单能图像和双相材料成分图像中提取深度学习特征和手工特征建立深度学习放射组学模型。采用多变量logistic回归分析,建立了DL放射组学图。以受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价模型性能,并采用log-rank检验分析无复发生存期。
研究共纳入262例患者(平均年龄54岁±12岁[SD];男性225人(86%);训练数据集,n = 146 [56%];内测数据集,n = 35 [13%];外部测试数据集,n = 81[31%])。DL放射组学图比临床放射学模型更好地预测MTM (AUC分别为0.91 vs 0.77,对于训练集[P < .001],内部测试数据集为0.87 vs 0.72 [P = 0.04],外部测试数据集为0.89 vs 0.79 [P = .02]),灵敏度相似(分别为80% vs 87%;P =0.63)和更高的特异性(90% vs 63%;P <0.001)。在所有三个数据集中,基于DL放射组学列线图模型预测MTM阳性组的无复发生存期均短于预测MTM阴性组(训练数据集,P = 0.04;内测数据集,P = 0.01;外部测试数据集,P = 0.03)。
表 放射组学列线图和临床-放射组学模型预测MTM肝癌的诊断性能
本项研究表明,基于多参数DECT的DL放射组学图能够准确预测HCC患者的MTM亚型。
原文出处:
Mengsi Li,Yaheng Fan,Huayu You.Dual-Energy CT Deep Learning Radiomics to Predict Macrotrabecular-Massive Hepatocellular Carcinoma.DOI:10.1148/radiol.230255
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