基于MRI的生境影像组学列线图用于直肠癌患者术前淋巴管浸润的预测

《Abdominal Radiology》：An MRI-based habitat radiomics nomogram for preoperative prediction of lymphovascular invasion in rectal cancer patients

　　

摘要

目的

本研究旨在评估使用基于MRI的栖息地放射组学列线图在直肠癌（RC）患者中术前预测淋巴管血管侵犯（LVI）的潜力，并将其性能与传统瘤内放射组学模型进行比较。

方法

本研究回顾性纳入197例诊断为LVI的RC患者，随机分为训练队列（n?=?139）和验证队列（n?=?58）。使用K均值算法对增强MRI图像的动脉期进行聚类。在特征提取和选择后，分别为瘤内放射组学和栖息地分析开发模型，以术前预测RC患者的LVI状态。通过结合瘤内放射组学模型、栖息地放射组学模型和临床模型创建列线图。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能和优势。

结果

聚类得到三个栖息地，在验证队列中，栖息地放射组学模型表现出更高的AUC值0.783，优于AUC为0.743的瘤内放射组学模型。结合瘤内放射组学特征、栖息地特征和临床独立预测因子（mrN分期）的列线图表现出最高的AUC值0.833。

结论

研究结果表明，利用栖息地特征的模型表现优于传统瘤内放射组学模型。结合瘤内和栖息地放射组学特征以及临床独立预测因子的列线图，在RC患者术前预测LVI方面表现出最高的准确性，代表了模型性能的重要进步。