CT影像组学联合炎症指标构建逻辑回归模型预测食管鳞癌新辅助化疗疗效

目的:探究基于CT影像组学联合血液学炎症指标构建逻辑回归模型预测食管鳞癌新辅助化疗(NAC)疗效的可行性。方法:回顾性分析两家医院经病理证实的54例食管鳞癌患者在术前规范化NAC前、后两次胸部CT增强图像及NAC前一周内的血液学炎症指标检测结果。测量治疗前、后病灶的最长径,计算其变化率,并根据实体肿瘤疗效评价标准(RECIST 1.1),将患者分为NAC有效组(30例)及无效组(24例)。采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验筛选血液学炎症指标中与疗效相关的因素。在患者治疗前静脉期图像上沿肿瘤边界逐层手工勾画ROI,最终生成三维感兴趣区(VOI)并提取其影像组学特征,使用最小冗余最大相关及Boruta工具包进行特征筛选并构建影像组学标签。分别建立影像组学特征、血液学炎症指标、影像组学标签联合血液学炎症指标的逻辑回归模型,采用混淆矩阵和ROC曲线分析模型对NAC疗效的预测效能,采用DCA曲线评估其临床实用价值。结果:外周血淋巴细胞计数及淋巴细胞数与单核细胞数的比值被纳入炎症指标模型。于治疗前静脉期图像上共提取了1168个组学特征,经降维后共筛选出5个影像组学特征(wavelet-HLL_gldm_DependenceEntropy、wavelet-HHL_gldm_LargeDependenceLowGrayLevelEmphasis、wavelet-HHH_glrlm_HighGrayLevelRunEmphasis、wavelet-HHH_glrlm_LowGrayLevelRunEmphasis和wavelet-HLL_glszm_ZoneEntropy)用于构建影像组学标签。基于影像组学、血液学炎症指标以及联合模型预测NAC疗效的的AUC分别为0.77、0.72和0.80。结论:基于新辅助化疗前的增强CT影像组学及血液学炎症指标特征构建的预测模型可较好的预测食管鳞癌患者新辅助化疗疗效,以联合模型的效能最优,可为临床制订个性化治疗方案提供参考。

CT影像组学联合血清炎症参数预测肝癌根治术后辅助TACE的早期复发

目的探讨CT影像组学联合血液炎症指标的综合列线图评估肝细胞癌(HCC)根治术后辅助肝动脉化疗栓塞(PA-TACE)早期复发的效能。方法从南通市第一人民医院电子病历系统中选择2017年6月至2021年6月外科手术后1个月接受PA-TACE治疗的原发性肝癌患者130例,按7∶3随机分成训练组92例和验证组38例。收集、评估所有患者的临床资料、CT影像组学数据、病理学资料、PA-TACE术前1周内血液学指标。评估PA-TACE术后早期复发和未早期复发患者的临床资料。使用R语言进行数据分析、影像组学特征筛选、LASSO回归分析、绘制ROC曲线、列线图建立及DCA曲线绘制。结果在训练组和验证组中,CT影像组学预测PA-TACE术后早期复发的AUC分别为0.79(95%CI:0.70~0.89)、0.78(95%CI:0.62~0.94)。单因素多因素回归分析表明GLR(P<0.01)是与PA-TACE早期复发相关的血液学指标。训练组中,临床模型、综合列线图模型预测PA-TACE早期复发的AUC分别为0.68(95%CI:0.56~0.79)和0.80(95%CI:0.71~0.89)。验证组中,临床模型、综合列线图模型预测PA-TACE早期复发的AUC分别为0.70(95%CI:0.53~0.87)和0.80(95%CI:0.64~0.95)。结论基于CT影像组学联合血液学炎症指标的综合列线图模型预测PA-TACE术后早期复发有良好效能,与单独临床模型相比预测能力更佳。