将MRI-放射组学与临床特征相结合以改善直肠癌病理T分期的预测：一项多中心研究

《BMC Cancer》：Fusion of MRI-radiomics and clinical features to improve pathological T-stage prediction of rectal cancer: a multicenter study

　　

摘要

背景

利用磁共振成像（MRI）开发一种合理的直肠癌术前分期模型对于提高患者的治疗效果和预后至关重要。本研究旨在探讨基于T2加权成像（T2WI）的放射组学模型与临床特征结合在直肠癌术前T1-2/T3分期预测中的可行性和有效性。

方法

本研究共纳入了968名直肠腺癌患者（T1-2期，n=562；T3期，n=406）。我们将这些患者随机分为训练组（n=774）和内部验证组（n=194），并另从另一家中心选取了82名患者作为独立的外部验证组。对于每位患者，从T2WI图像中提取了1210个放射组学特征。采用最小绝对收缩（Least Absolute Shrinkage）和选择算子（Selection Operator）进行特征选择。使用支持向量机（Support Vector Machine）分类器构建放射组学模型，并通过递归特征消除算法（Recursive Feature Elimination）收集和选择了6个临床特征来构建临床模型。随后应用加权融合方法（Weighted Fusion Method）将放射组学模型与临床模型结合，形成融合模型。通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线评估了这三种模型的性能。

结果

放射组学模型和临床模型在内部验证组中的AUC分别为0.858（95%置信区间，0.801–0.904）和0.780（95%置信区间，0.715–0.836），而融合模型的性能更佳，AUC为0.875（95%置信区间，0.820–0.918）。外部验证组进一步验证了融合模型的有效性，其AUC为0.828（95%置信区间，0.729–0.903）。校准曲线和决策曲线表明融合模型具有良好的校准性能和临床实用性。

结论

结合T2WI放射组学特征和临床特征进行建模可以有效预测直肠癌的T分期（T1-2/T3），为临床决策提供有价值的参考。