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中国超声医学杂志 2024年第5期40卷 547-550页

作者：李玉珍谢小华伍文宁洪峻峰中国人民解放军联勤保障部队第九〇〇医院超声科福建医科大学福总临床医学院

目的探讨术前基于超声和血清学特征构建的预测模型对肝细胞癌(HCC)微血管浸润(MVI)的诊断价值。方法回顾性收集手术切除后组织学诊断为HCC患者的临床资料和常规超声图像特征，根据有无MVI分为MVI阳性和MVI阴性。利用Kaplan-Meier(K-M... 详细信息

目的探讨术前基于超声和血清学特征构建的预测模型对肝细胞癌(HCC)微血管浸润(MVI)的诊断价值。方法回顾性收集手术切除后组织学诊断为HCC患者的临床资料和常规超声图像特征，根据有无MVI分为MVI阳性和MVI阴性。利用Kaplan-Meier(K-M)生存曲线分析MVI对患者无复发生存期的影响；通过单因素和多因素Logistic回归分析确定MVI的独立危险因素。基于独立危险因素构建单一和联合诊断模型预测HCC MVI,并绘制列线图，利用曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度和校准曲线对模型进行评估。结果本研究共纳入92例HCC患者，K-M生存曲线显示MVI阳性是HCC患者无复发生存期的一个显著不良预后因素。单因素和多因素Logistic分析结果表明纤维化-4指数(FIB-4)、肿瘤形状、肿瘤边界是MVI的独立危险因素。将上述指标进行单一和联合诊断，联合诊断模型AUC为0.865(95%CI:0.778～0.928),灵敏度为82.5%,特异度为84.6%。校准曲线显示列线图预测结果与实际结果一致性良好。结论基于FIB-4、肿瘤形状、肿瘤边界构建的列线图能较好地在术前预测MVI的概率，可以根据MVI发生的风险调整HCC的治疗计划，对临床决策有一定指导作用。

关键词：肝细胞癌微血管浸润超声纤维化-4指数列线图诊断

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术前中性粒细胞与淋巴细胞比值和肿瘤相关因素预测肝癌患者微血管浸润

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中华肝胆外科杂志 2019年第2期25卷 120-123页

作者：于艳龙刘中华史赢李强宋久玲张冉刘贺陈金明内蒙古医科大学赤峰临床医学院肝胆外科赤峰024000

目的通过评估术前中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、丙氨酸转氨酶与血小板比值(APRI)和肝癌(HCC)患者一般临床病理资料,预测患者微血管浸润(MVI)的存在。方法回顾性分析2011年1月至2014年12月在内蒙古医科大... 详细信息

目的通过评估术前中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、丙氨酸转氨酶与血小板比值(APRI)和肝癌(HCC)患者一般临床病理资料,预测患者微血管浸润(MVI)的存在。方法回顾性分析2011年1月至2014年12月在内蒙古医科大学赤峰临床医学院行根治性手术切除,肿瘤直径≤5cm的143例HCC患者资料,并通过患者随访,评价NLR、PLR、APRI和其他临床参数与MVI的关系。结果根据ROC曲线,测定NLR截断值为2.00,PLR为115.00,APRI为1.6。单因素分析结果显示,MVI阳性(MVI+)和阴性(MVI-)两组患者的NLR(χ^2=6.419,P<0.05)、APRI(χ^2=3.975,P<0.05)、AFP(χ^2=33.37,P<0.05)、分化程度(χ^2=9.839,P<0.05),差异均有统计学意义。多因素Logistic回归分析显示,NLR(OR:2.678;95%CI:1.033-6.944;P<0.05)、AFP(OR:1.724,95%CI:1.023~2.905,P<0.05)是HCC患者MVI的独立危险因素。结论术前NLR和AFP是预测HCC患者存在MVI的便利、经济和可靠的血液学指标。

关键词：癌,肝细胞甲胎蛋白类微血管浸润中性粒细胞与淋巴细胞比值

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扩散加权成像在预测肝细胞肝癌微血管浸润的价值

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临床放射学杂志 2016年第1期35卷 93-95页

作者：晏耀文饶圣祥俞梦勇浙江省新昌县人民医院放射科 312500 复旦大学附属中山医院放射科

目的评价扩散加权成像(DWI)对预测肝细胞肝癌微血管浸润的价值。方法搜集46例肝癌患者的DWI资料,测量肿瘤表观扩散系数(ADC)。比较微血管浸润阳性组和微血管浸润阴性组肝癌的ADC值,并进一步采用受试者工作特征曲线(ROC)分析ADC评价微血... 详细信息

目的评价扩散加权成像(DWI)对预测肝细胞肝癌微血管浸润的价值。方法搜集46例肝癌患者的DWI资料,测量肿瘤表观扩散系数(ADC)。比较微血管浸润阳性组和微血管浸润阴性组肝癌的ADC值,并进一步采用受试者工作特征曲线(ROC)分析ADC评价微血管浸润检测的诊断性能。结果 46例肝癌患者中24例微血管浸润阳性,22例微血管浸润阴性。微血管浸润阳性组的肝癌的ADC值低于微血管浸润阴性组,并具有统计学差异(1.22×10-3mm2/s,1.54×10-3mm2/s,P=0.0004)。应用ADC判断微血管浸润的曲线下面积(AUC)为0.78。以≤1.33×10-3mm2/s为界值判断肝癌存在微血管浸润的敏感性为75.0%,特异性为68.2%,阳性预测值为72.0%,阴性预测值为71.4%。结论 ADC值对于预测肝癌存在微血管浸润有潜在的价值。

关键词：扩散加权成像表观扩散系数肝肿瘤微血管浸润

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基于MR影像组学和机器学习预测肝癌病理分级、微血管浸润及Ki-67表达

基于MR影像组学和机器学习预测肝癌病理分级、微血管浸润及Ki-67...

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作者：杨燕中国人民解放军陆军军医大学

学位级别：博士

第一部分基于MR影像组学和机器学习预测肝癌病理分级研究背景与目的:肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）,简称肝癌,术后复发率高,预后差。HCC病理分级是判断患者预后的重要因子。本研究拟探索MR影像组学特征在术前预测肝癌病理... 详细信息

第一部分基于MR影像组学和机器学习预测肝癌病理分级研究背景与目的:肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）,简称肝癌,术后复发率高,预后差。HCC病理分级是判断患者预后的重要因子。本研究拟探索MR影像组学特征在术前预测肝癌病理分级中的价值,建立并验证基于MR影像组学特征和机器学习的肝癌病理分级术前预测模型。方法:经纳入和排除标准筛选,本研究共纳入281例经手术切除病理确诊为单发肝癌的患者。按7:3的比例随机分成训练集（n=210）和测试集（n=71）。回顾性分析患者的临床和MR影像资料,包括年龄、性别、血清AFP水平,并判读肿瘤影像特征:肿瘤大小（分组:≤3cm和>3cm）、边缘、包膜、动脉期瘤周异常强化影、肝胆期瘤周低信号影、瘤内脂肪、坏死和出血。提取钆塞酸二钠MR T1加权成像（T1 weighted imaging,T1WI）增强前和增强后动脉期（arterial phase,AP）、门静脉期（portal venous phase,VP）、延迟期（delayed phase,DP）及肝胆期（hepatobiliary phase,HBP）影像组学特征。使用组内相关系数（intraclass correlation coefficient,ICC）,最大相关最小冗余（maximum relevance minimum redundancy,m RMR）、最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator algorithm,LASSO）和基于随机森林（random forest,RF）的递归特征消除法（recursive feature elimination,RFE）筛选与病理分级相关的MR影像组学特征。采用基于赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC）的逐步逻辑回归（logistic regression,LR）方法筛选与病理分级相关的临床影像特征。应用支持向量机（Support Vector Machines,SVM）、多层感知机（Multi-layer Perceptron,MLP）、极限树分类器（Extra Trees Classifier,ETC）和极端梯度提升器（e Xtreme Gradient Boosting,XGBC）机器学习分类算法建立术前预测病理分级的模型,并对模型的鉴别和校准效能进行评估。结果:经多因素逐步逻辑回归筛选出与肝癌病理分级相关的临床影像特征包括:年龄、血清AFP水平、肿瘤大小分组和动脉期瘤周异常强化。在测试集中,基于这些特征建立的临床影像模型AUC分别为0.608（SVM）、0.601（MLP）、0.597（ETC）和0.615（XGBC）。从每个期相感兴趣区（region of interest,ROI）中各提取851个影像组学特征,5个期相图像共提取4255个。剔除ICC<0.8的特征后,经m RMR、LASSO和RFE（RF）筛选,最终得到20个影像组学特征。在测试集中,基于这20个MR影像组学特征建立的影像组学模型AUC分别为0.728（SVM）、0.732（MLP）、0.725（ETC）和0.759（XGBC）。在测试集中,基于临床影像特征和MR影像组学特征建立的联合模型AUC分别为0.762（SVM）、0.701（MLP）、0.711（ETC）和0.719（XGBC）。影像组学模型和联合模型的效能均优于临床影像模型。各影像组学模型和联合模型之间ROC差异均无统计学意义（De Long test:p>0.05）。结论:基于MR增强前和增强后多期影像组学特征建立的机器学习模型（SVM、ETC、MLP和XGBC）能对肝癌病理分级进行较好的预测。临床影像特征在预测肝癌病理分级方面的效能较差,纳入这些特征不能提高影像组学特征的预测效能。ETC和XGBC影像组学模型在预测肝癌病理分级中的效能优于其他模型。第二部分基于MR影像组学和机器学习预测肝癌微血管浸润研究背景与目的:微血管浸润（microvascular invasion,MVI）是肝癌患者术后早期复发和不良预后的高危因素。术前预测MVI对制定手术方案具有重要意义。本研究拟探索MR影像组学特征在术前预测肝癌MVI中的价值,建立并验证基于MR影像组学特征和机器学习的肝癌MVI术前预测模型。方法:经纳入和排除标准筛选,本研究共纳入232例经手术切除病理确诊为单发HCC患者。按7:3的比例随机分成训练集（n=174）和测试集（n=58）。回顾性分析患者的临床和MR影像资料,包括年龄、性别、血清AFP水平,并判读肿瘤影像特征:肿瘤大小（分组:≤3cm和>3cm）、边缘、包膜、动脉期瘤周异常强化影、肝胆期

关键词：肝细胞癌病理分级影像组学机器学习磁共振成像肝细胞癌微血管浸润影像组学机器学习磁共振成像肝细胞癌 Ki-67 影像组学机器学习磁共振成像

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基于CT增强影像组学的支持向量机模型术前预测肝细胞癌微血管浸润的研究

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临床放射学杂志 2021年第12期40卷 2390-2396页

作者：刘畅赵泓博黄京城施斌斌傅剑雄叶靖罗先富大连医科大学附属第二医院影像科 116031 扬州大学临床医学院江苏省苏北人民医院医学影像科225001

目的探讨基于支持向量机模型(SVM)的CT增强影像组学方法对肝细胞癌(HCC)微血管浸润(MVI)的术前预测价值。方法回顾性分析186例经手术病理证实为HCC患者的临床及CT增强图像资料,其中MVI阳性83例,MVI阴性103例。首先对临床资料及影像学特... 详细信息

目的探讨基于支持向量机模型(SVM)的CT增强影像组学方法对肝细胞癌(HCC)微血管浸润(MVI)的术前预测价值。方法回顾性分析186例经手术病理证实为HCC患者的临床及CT增强图像资料,其中MVI阳性83例,MVI阴性103例。首先对临床资料及影像学特征进行单因素及多因素分析,得到HCC发生MVI的独立危险因素。另外采用达尔文科研平台在CT增强动脉期、门静脉期及平衡期图像上进行影像组学特征提取及筛选。按照7∶3的比例将数据分为训练组和测试组,对训练组的组学特征构建SVM模型,并对MVI的独立预测因子构建Logistic回归模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的有效性,并用测试组进一步验证。采用Delong检验比较测试组中临床-影像学特征联合模型及不同期相影像组学模型的诊断效能。结果多因素Logistic回归分析得出3个MVI的独立预测因素:肿瘤最大径、肿瘤边缘不光滑及瘤内动脉。临床-影像学特征联合模型在训练组的诊断效能ROC曲线下面积(AUC)为0.884,测试组AUC值为0.753。CT增强影像组学特征筛选后分别在动脉期、门静脉期、平衡期及三期联合获得2、1、1及2个参数,包括二维最大直径(冠状位)和依赖熵,这两个特征在MVI阳性组和MVI阴性组有统计学差异(P<0.05)。采用SVM方法建立多期影像组学模型,动脉期、门静脉期、平衡期及增强三期联合模型在训练组的诊断效能AUC值分别为0.932、0.930、0.924及0.933,测试组AUC值分别为0.865、0.834、0.855及0.858。经Delong检验分析后,发现测试组中CT增强各期影像组学模型的诊断效能均优于临床-影像学特征联合模型,且动脉期组学模型的诊断效能较高。结论基于CT增强影像组学特征的SVM模型能够在术前无创地评估和预测MVI,可作为指导临床后续个性化治疗的有效工具。

关键词：影像组学计算机体层成像肝细胞癌微血管浸润支持向量机模型

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Gd-EOB-DTPA MRI影像组学模型预测肝癌切除术后早期复发和肝癌微血管浸润

Gd-EOB-DTPA MRI影像组学模型预测肝癌切除术后早期复发和肝癌微...

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作者：罗小雨南方医科大学

学位级别：博士

研究目的:回顾性分析提取并筛选Gd-EOB-DTPA MRI影像组学特征,构建肝癌切除术后早期复发预测模型和微血管浸润术前预测模型。材料与方法:研究对象为南方医院2010年1月至2022年3月接受肝癌根治性切除术,并在术前经过普美显增强磁共振扫描... 详细信息

研究目的:回顾性分析提取并筛选Gd-EOB-DTPA MRI影像组学特征,构建肝癌切除术后早期复发预测模型和微血管浸润术前预测模型。材料与方法:研究对象为南方医院2010年1月至2022年3月接受肝癌根治性切除术,并在术前经过普美显增强磁共振扫描,术后通过组织病理学诊断为肝细胞癌的患者。搜集这些患者的临床、病理及影像资料。由两名影像科医生对收集的图像进行特征评估。一名影像科医生半自动化勾画VOI。使用专业软件提取影像组学特征。①早期复发预测模型:根据术后1年内复查结果,将样本分为复发组和无复发组。对提取的特征参数进行显著性分析、单因素以及多因素逻辑回归分析筛选出最重要的特征,纳入二元逻辑回归方程中构建预测模型。通过决策曲线分析及ROC分析对比各模型预测性能;进行H-L拟合优度检验,绘制校准曲线评价模型是否拟合良好;通过RFS生存分析评价模型区分早期复发风险人群的能力。②MVI术前预测模型:根据术后病理结果,将样本分为MVI阳性组和MVI阴性组。划分训练集和测试集。对特征参数进行数据标准化、方差阈值选择、显著性分析、随机森林特征重要性排序、相关性分析、递归特征消除以减小特征维度,分别构建支持向量机预测模型和随机森林模型,并评估各模型预测性能,选择最佳模型。结果:第一部分从动脉晚期、门脉期、肝胆期图像中各提取纹理特征93,共279个纹理特征。第二部分从动脉晚期、门脉期、肝胆期图像各提取1781个,共提取5343种影像组学特征。①早期复发预测模型:复发组/无复发组为13/41。最终纳入联合模型的特征为1个门脉期和2个实验室检查指标,共3个特征。通过ROC分析计算模型AUC 为 0.921(95%CI,0.815-0.977),在阈值取 0.37771 时,预测准确率为 0.926,敏感性为0.846,特异度为0.951,精确度、召回率、F1值均为0.846,预测性能优于临床-病理特征模型。H-L拟合优度检验显著性水平为0.254(>0.05)。②MVI术前预测模型:MVI阳性组/MVI阴性组为43/81。最终纳入影像组学模型的特征包括3个肝胆期特征。训练集和测试集AUC分别为0.905(95%CI,0.823～0.958)、0.843(95%CI,0.689～0.940),该影像组学模型训练集中灵敏度、特异度分别为0.900、0.821,测试集中灵敏度、特异度分别为0.846、0.760;影像组学特征模型预测性能优于临床特征模型。影像组学模型中加入临床、语义特征,模型性能无显著提升。结论:Gd-EOB-DTPA MRI影像组学特征模型可以准确预测肝癌早期复发和肝癌微血管浸润,且表现出了优于临床以及影像学语义特征的预测性能。

关键词：肝癌钆塞酸二钠影像组学肝切除术早期复发微血管浸润

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临床放射学杂志 2020年第4期39卷 710-714页

作者：廖诗琪刘启榆周莹何川东何瑜林华管彬西南医科大学临床医学院四川泸州646000 绵阳市中心医院四川绵阳621000

目的探讨与乙型肝炎病毒(HBV)相关性肝细胞肝癌(HCC)微血管浸润(MVI)相关的一般临床危险因素及增强CT影像征象,并建立术前预测发生MVI风险的Nomogram模型。方法回顾性分析80例经术后病理证实为HCC患者的CT影像特征及一般临床因素,并与病... 详细信息

目的探讨与乙型肝炎病毒(HBV)相关性肝细胞肝癌(HCC)微血管浸润(MVI)相关的一般临床危险因素及增强CT影像征象,并建立术前预测发生MVI风险的Nomogram模型。方法回顾性分析80例经术后病理证实为HCC患者的CT影像特征及一般临床因素,并与病理MVI结果进行对比分析,筛选MVI相关的独立预测因素,应用Nomogram构建评分模型,评价模型的预测能力,并与瘤内动脉/低密度环征象(TTPVI)和瘤内动脉/低密度环/肿瘤-肝差异征象(RVI)模型进行比较。结果多因素Logistic回归分析显示甲胎蛋白、肿瘤最大径、肿瘤边缘及瘤内动脉是MVI的独立预测因子;Nomogram评分模型的最佳分数截断值为116.38,敏感性为0.957,特异性为0.848,总分越高的HCC患者发生MVI的风险越大;Nomogram模型的预测能力曲线下面积为0.93,95%CI:0.86~0.99,判断性能均明显高于TTPVI及RVI(P<0.001)。结论Nomogram评分模型作为一种术前预测MVI方法,对HBV相关HCC患者MVI的预测显示出良好的准确性,可以帮助临床医师制定个体化的治疗及随访方案。

关键词： Nomogram模型肝细胞肝癌微血管浸润体层摄影术,X线计算机

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原发性肝细胞肝癌微血管浸润分级的危险因素预测

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放射学实践 2020年第11期35卷 1453-1457页

作者：刘永倩赵新湘昆明医科大学第二附属医院放射科昆明650101

目的:肝切除术前预测肝细胞肝癌(HCC)微血管浸润(MVI)的分级有助于患者治疗策略的选择和预后的评估,本文对原发性HCC的MVI分级预测进行研究。方法:对117例经术后病理证实的原发性HCC患者进行回顾性研究,分析患者的基线资料及各项临床指... 详细信息

目的:肝切除术前预测肝细胞肝癌(HCC)微血管浸润(MVI)的分级有助于患者治疗策略的选择和预后的评估,本文对原发性HCC的MVI分级预测进行研究。方法:对117例经术后病理证实的原发性HCC患者进行回顾性研究,分析患者的基线资料及各项临床指标(性别、年龄、AFP、肝炎和肝硬化有无)、影像特征(肿瘤直径、数量、包膜)、病理(Edmondson分级),将所有病例分为M0(无MVI)、M1(MVI低危组)和M2(MVI高危组)三组。采用单因素秩和检验、logistic回归、ROC曲线进行统计学分析。结果:单因素秩和检验显示不同MVI分级患者的肿瘤直径、包膜的差异有统计学意义(P<0.001),不同MVI分级的病理Edmondson分级差异也有统计学意义(P=0.037),其余因素在不同MVI分级中差异均无统计学意义(P>0.05);进一步有序多分类logistic回归分析显示肿瘤直径(OR=0.195,P<0.001)、包膜(OR=6.772,P<0.001)及Edmondson分级(OR=5.720,P=0.040)为肝癌MVI分级的独立预测因子。预测MVI分级的最佳肿瘤直径临界值为3.9 cm,直径>3.9 cm是MVI 2级的预测因子,其敏感度为92%,特异度为48.9%,曲线下面积(AUC)为0.764(95%CI:0.656~0.872,P<0.001)。结论:肿瘤直径和包膜可作为术前肝癌MVI分级的有效预测指标,其预测效果与术后Edmondson分级相同。预测原发性HCC的MVI级别的最佳肿瘤直径阈值为3.9 cm。

关键词：肝肿瘤微血管浸润分级危险因素

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基于MRI纹理分析预测肝细胞癌微血管浸润的研究

基于MRI纹理分析预测肝细胞癌微血管浸润的研究

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作者：吉春波锦州医科大学

学位级别：硕士

目的本研究旨在探讨基于多序列MRI的影像组学和临床特征相结合建立模型预测肝细胞癌MVI状态的价值,为临床治疗方法选择和预后评估提供参考依据。方法回顾性分析2018年07月至2022年05月期间77例在赤峰学院附属医院手术切除的HCC患者,根... 详细信息

目的本研究旨在探讨基于多序列MRI的影像组学和临床特征相结合建立模型预测肝细胞癌MVI状态的价值,为临床治疗方法选择和预后评估提供参考依据。方法回顾性分析2018年07月至2022年05月期间77例在赤峰学院附属医院手术切除的HCC患者,根据术后病理结果中MVI的状态将患者分为两组:MVI（+）26例,MVI（-）51例。所有患者在手术前1个月内,均在赤峰学院附属医院行MRI平扫和动态对比增强检查。在患者T2WI、DWI、DCE-MRI（蒙片、动脉晚期、门脉期、延迟期）图像上测量和评估肿瘤的最大径、肿瘤边缘是否规则、包膜是否完整、肿瘤周围是否有异常强化等征象,通过电子病历系统查询和记录患者的基本信息,包括年龄、性别、AFP值。采用独立样本t检验、独立样本χ2检验统计方法分析性别、年龄、AFP值、肿瘤最大径、肿瘤边缘是否规则、包膜是否完整及肿瘤周围是否有异常强化等征象,选择MVI（+）组和MVI（-）组间具有统计学意义的征象,用多因素Logistic回归建立预测模型（临床模型）。使用3D-Slicer软件在T2WI、DWI、蒙片、动脉晚期、门脉期、延迟期MRI图像上手动勾画HCC病灶ROI,通过计算、分析得到纹理特征。采用LASSO算法对纹理特征进行降维处理并筛选出最优特征组合,用Logistic回归建立基于单一MRI序列的影像组学预测模型。将上述6个序列的纹理特征再次筛选,并建立影像组学模型。最后综合临床特征、影像特征、纹理特征,用Logistic回归建立预测模型（融合模型）。根据各预测模型方程绘出ROC,并计算ROC下面积AUC,评价模型预测HCC中MVI状态的效能。验证方法采用Bootstrap方法对组内患者HCC的MVI状态进行内部验证。结果1、临床资料、影像特征及临床模型临床资料AFP值及影像特征中肿瘤最大径、病灶边缘是否规则、肿瘤包膜是否完整、肿瘤周围是否有异常强化情况在MVI（+）组与MVI（-）组间差异具有统计学意义（p<0.05）。基于上述特征建立的临床模型预测HCC的MVI状态的效能:训练集AUC=0.770（95%CI:0.701,0.843）,灵敏度0.813、特异度0.935、准确度0.748。内部验证AUC=0.763（95%CI:0.708,0.821）。2、影像组学纹理特征筛选及影像组学模型T2WI、DWI、蒙片、动脉期、门脉期、延迟期分别可筛选出2-6个纹理特征不等,根据各自纹理特征建立相应序列的预测模型,并计算预测HCC中MVI状态的效能,分别为:T2WI AUC=0.773（95%CI:0.710,0.845）,灵敏度0.853、特异度0.865、准确度0.718,内部验证AUC=0.768（95%CI:0.702,0.843）;DWI AUC=0.760（95%CI:0.691,0.838）,灵敏度0.821、特异度0.883、准确度0.704,内部验证:AUC=0.751（95%CI:0.676,0.833）;蒙片AUC=0.752（95%CI:0.661,0.840）,灵敏度0.854、特异度0.862、准确度0.716,内部验证AUC=0.736（95%CI:0.664,0.832）;动脉期AUC=0.788（95%CI:0.732,0.847）,灵敏度0.885、特异度0.824、准确度0.709,内部验证AUC=0.778（95%CI:0.724,0.829）;门脉期AUC=0.813（95%CI:0.755,0.849）,灵敏度0.837、特异度0.890、准确度0.727,内部验证AUC=0.804（95%CI:0.745,0.829）;延迟期AUC=0.785（95%CI:0.733,0.841）、灵敏度0.852、特异度0.882、准确度0.734,内部验证AUC=0.757（95%CI:0.722,0.816）。影像组学模型共计筛选出8个纹理特征,并建立影像组学模型:预测效能AUC=0.829（95%CI:0.793,0.870）、灵敏度0.874、特异度0.880、准确度0.754,内部验证AUC=0.805（95%CI:0.762,0.846）。3、融合模型综合AFP值、影像特征和纹理特征建立融合模型,其预测HCC的MVI效能AUC=0.853（95%CI:0.811,0.874）,灵敏度0.930、特异度0.881、准确度0.811,内部验证AUC=0.824（95%CI:0.806,0.859）。结论术前AFP、肿瘤最大径、假包膜是否完整、肿瘤边缘是否规则、瘤周有无异常强化均为预测HCC中MVI情况的独立危险因素。临床模型、影像组学模型、融合模型都具有一定的预测HCC中MVI状态的效能,其中融合模型预测的效能最高。

关键词：肝细胞肝癌微血管浸润磁共振成像影像组学融合模型

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原发性肝细胞癌患者术前中性粒细胞淋巴细胞比值、血小板淋巴细胞比值与术后微血管浸润的关系

原发性肝细胞癌患者术前中性粒细胞淋巴细胞比值、血小板淋巴细胞...

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作者：廖芮西南医科大学

学位级别：硕士

目的:本研究通过对肝细胞癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)患者术前中性粒细胞与淋巴细胞计数的比值(Neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)、血小板与淋巴细胞比值(Platelet to lymphocyte ratio,PLR)及其他相关临床因素的评估,来预测肝细胞癌患者微血管浸润(Microvascular invasion,MVI)的存在,以及探讨患者术前NLR值、PLR值与患者预后的关系。为指导今后临床工作中针对肝细胞癌患者干预方式的选择、手术方案的制定以及其他辅助治疗措施的实施提供参考依据,进而促进患者预后改善、降低肿瘤转移或复发的风险并提高近远期总体生存疗效。方法:通过回顾性分析的方法,收集和整理自2016年1月至2019年12月期间于我院行根治性切除手术且经术后病理检查确诊的224例肝细胞癌患者的临床资料,统计患者性别、年龄、身高、体质指数(BMI)、肿瘤直径肿瘤部位、术后病理类型、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、甲胎蛋白(AFP)、谷草转氨酶(AST)、谷丙转氨酶(ALT)及微血管浸润(MVI)等相关资料。并按照术后病理诊断分为MVI阴性组和MVI阳性组,比较两组患者NLR、PLR值之间的差异,并利用多因素Logistic回归模型分析NLR、PLR值与MVI之间的关系。然后统计患者生存时间及生存状态,分析NLR、PLR以及主要临床病理参数与肝细胞癌患者预后的相关性。结果:单因素分析显示,MVI阳性与MVI阴性两组肝细胞癌患者在NLR、PLR、术前AFP、肿瘤大小、肿瘤分化程度之间存在统计学差异(均P<0.05);而AST、ALT等在两组HCC患者间差异无统计意义(均P>0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示:NLR(≥1.95/<1.95)、PLR(≥130/<130)、术前AFP(>400μg/L/≤400μg/L)和肿瘤最大直径(≥5cm/<5cm)是HCC患者微血管浸润(MVI)的独立危险因素,OR值分别为2.289、2.652、3.111和2.824。生存分析显示,NLR、AFP和肿瘤大小是HCC患者预后不良的危险因素,亚组分析显示NLR对HCC患者的预后具有良好的预测价值。结论:HCC患者术前外周血NLR、PLR高水平与患者MVI阳性存在相关性,且术前NLR(≥1.95/<1.95)、PLR(≥130/<130)、术前AFP(>400μg/L/≤400μg/L)和肿瘤最大直径(≥5cm/<5cm)是HCC患者微血管浸润(MVI)的独立危险因素。此外,NLR、AFP和肿瘤大小是HCC患者预后不良危险因素,外周血NLR和AFP水平有望成为一种简单、经济、便捷的预测指标,用于预测患者预后和MVI的存在,这可能为HCC的临床诊疗工作选择最优化治疗方案提供参考。

关键词：肝细胞癌根治性切除术中性粒细胞与淋巴细胞比值血小板与淋巴细胞比值微血管浸润

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