多时相CT影像组学模型预测胸腺瘤风险分类

目的 观察多时相CT影像组学模型预测胸腺瘤风险分类的价值.方法 纳入86例经病理确诊的单发胸腺瘤患者,包括32例高风险及54例低风险胸腺瘤,按照7∶3比例将其分为训练集(n=59)和验证集(n=27);采用单因素及多因素logistic回归分析训练集临床及CT特征,筛选胸腺瘤风险分类的独立预测因素,构建临床-CT模型.分别基于平扫、动脉期(AP)、静脉期(VP)、平扫+AP、平扫+VP、AP+VP及平扫+AP+VP提取并筛选最优影像组学特征,计算影像组学评分(Rad-score);采用受试者工作特征(ROC)曲线选取最佳影像组学模型,以之联合临床-CT特征构建联合模型.绘制ROC曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测胸腺瘤风险分类的效能.结果 周围脂肪浸润是胸腺瘤风险分类的独立预测因素(OR=0.029,P=0.004).ROC曲线显示,模型AP+VP为最佳影像组学模型,其与联合模型预测训练集胸腺瘤风险分类的AUC分别为0.860及0.877,均高于临床-CT模型的0.736(Z=1.925、-2.464,P均<0.05),预测验证集的AUC分别为0.835及0.847,亦高于临床-CT模型的0.641(Z=1.840、-2.137,P均<0.05);模型AP+VP与联合模型在训练集和验证集的AUC差异均无统计学意义(Z=-1.180、0.291,P均>0.05).结论 多时相CT影像组学模型可有效预测胸腺瘤风险分类.