双能量CT衍生的多参数技术用于无创预测肝细胞癌中包裹肿瘤团的血管及微血管侵袭情况

《Abdominal Radiology》：Dual-energy CT-derived multiparameters for noninvasive prediction of vessels encapsulating tumor clusters and microvascular invasion in hepatocellular carcinoma

　　

摘要

目的

包裹肿瘤团块的血管（VETC）和微血管侵犯（MVI）是肝细胞癌（HCC）患者肝切除术后早期复发的风险因素。本研究旨在评估双相增强双能量CT（DECT）的多参数在无创识别VETC和MVI状态方面的性能。

方法

这项回顾性研究纳入了122名病理学确诊的HCC患者（VETC阳性/阴性，N=57/65；MVI阳性/阴性，N=54/68），这些患者均接受了增强DECT检查。收集了常规临床信息和放射学特征。分析了动脉期（AP）和门静脉期（PVP）的DECT衍生多参数，包括非标准化有效原子数（Zeff）、电子密度（ED）和碘密度（ID），以及基于两种标准化方法（N1=肿瘤与主动脉比率；N2=肿瘤与肝实质比率）得到的相应标准化参数（N1-2 Zeff、N1-2 ED、N1-2 ID）。还评估了能量谱曲线的斜率（λ）。通过单变量和多变量逻辑回归分析构建了判别图和传统模型。使用接收者操作特征曲线下面积（AUC）评估了每个参数、传统模型和判别图在评估VETC和MVI方面的性能。

结果

多参数预测VETC和MVI的AUC范围为0.64至0.77（所有p<0.01）。与非标准化参数相比，N1-Zeff_AP（AUC：0.77，p=0.01）和N1-ID_AP（AUC：0.70，p=0.01）在预测VETC方面的性能显著提高，而N1-ED_PVP和N1-ID_PVP在预测MVI方面的敏感性（88.2%）和特异性（88.9%）数值上更高。结合N1-Zeff_AP、AST>40 IU/L和马赛克样表现的VETC判别图，以及结合N1-ED_PVP、N1-ID_PVP、不光滑的肿瘤边缘和肿瘤内动脉的MVI判别图，在性能上优于相应的传统模型（AUC分别为0.80 vs 0.70和0.83 vs 0.77；两者p<0.05）。

结论

DECT衍生的多参数可用于无创识别VETC和MVI状态。结合这些参数的判别图可提高HCC中VETC和MVI的预测准确性。

图形摘要

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