摘要
摘要目的探讨基于治疗前MRI不同影像组学方法预测局部进展期直肠癌（locally advanced rectal cancer, LARC）新辅助放化疗（neoadjuvant chemoradiotherapy, nCRT）病理完全缓解（pathological complete response, pCR）的价值。材料与方法回顾性分析2013年1月至2020年12月期间于北京大学第三医院进行nCRT后行根治手术的76例LARC患者病例，根据术后病理结果分为pCR组（n=38）及非pCR组（n=38）。在治疗前高分辨率T2WI序列图像上分割病灶、肠段及系膜脂肪感兴趣容积（volume of interest, VOI），提取影像组学特征并进行特征筛选，分别采用逻辑回归（logistics regression, LR）、二次判别分析（quadratic discriminant analysis, QDA）、支持向量机（support vector machine, SVM）分类器建立病灶、肠段、系膜脂肪、combine1（病灶+系膜脂肪）、combine2（肠段+系膜脂肪）影像组学预测模型，采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评估不同模型的预测效能，通过五折交叉验证方式进行模型的训练与测试，并筛选最优模型。结果用于建立病灶、肠段、系膜脂肪、combine1、combine2模型的特征数量分别为6、7、7、8、7个，在15个模型中，采用病灶+系膜脂肪特征建立的LR模型性能最佳，其平均曲线下面积（area under the curve, AUC）、F1分数、敏感度、特异度、准确率及其95%置信区间（confidence interval, CI）分别为0.857（0.647～1.000）、81.2%（59.5%～96.0%）、78.2%（36.7%～95.5%）、86.4%（47.0%～98.7%）、82.3%（66.3%～95.7%）。结论基于治疗前MRI不同影像组学方法可实现对LARC患者nCRT后pCR的无创预测，且病灶+系膜脂肪特征的LR模型的预测效能最佳。
出版日期
2022年12月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
