感兴趣区范围对MRI影像组学模型预测ICC分化程度的影响

目的探讨不同感兴趣(ROI)范围对MRI影像组学模型预测肝内胆管细胞癌(ICC)病理分化程度的影响。方法回顾性收集经术后病理证实的ICC患者191例,按照7:3的比例随机分为训练组(n=133)和验证组(n=58)。两位医师在MRI平扫及增强序列上沿肿瘤边缘手动逐层勾画ROI,随后由软件自动外扩8、10、12mm并手动调整,得到ROItumor、ROI 8mm、ROI 10mm、ROI 12mm。分别提取以上4种ROI的组学特征,经过最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选特征,利用逻辑回归建立模型,并用验证组进行验证。最后采用特征曲线下面积(AUC)、校准曲线及决策曲线对模型效能进行综合评估。结果验证组10mm模型AUC最高为0.754。Hosmer-Lemeshow检验所有模型校准曲线均表现良好(P>0.05)。决策曲线显示当阈值为0.24时,获益最高为10mm模型。结论ROI范围的选择对MRI影像组学模型预测ICC的分化程度有一定影响,10mm可能为最佳范围。