基于MRI影像组学鉴别卵巢卵泡膜细胞瘤与阔韧带肌瘤

目的探讨基于MRI影像组学对卵巢卵泡膜细胞瘤(OTCA)与阔韧带肌瘤(BLM)的鉴别诊断价值。资料与方法回顾性分析安阳市肿瘤医院2016年1月—2021年3月经病理证实的76例OTCA和58例BLM的MRI图像,比较两组疾病的MRI特征。于肿瘤最大层面勾画感兴趣区提取T2WI脂肪抑制序列图像纹理特征,采用分层抽样方式按照7∶3分为训练组104例和测试组30例,根据病理结果分为OTCA亚组和BLM亚组。基于训练组,使用最小绝对收缩和选择算子回归分析筛选关键特征,根据回归模型中变量的回归系数,建立线性方程计算影像组学标签评分。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价基于MRI图像特征、影像组学及其组合区分两种疾病的能力。结果共4个MRI特征为鉴别两组疾病的独立特征,包括同侧卵巢可见性(χ^(2)=5.503,P<0.05)、外周囊性区(χ^(2)=7.693,P<0.05)、动脉期强化程度(P<0.05)及表观扩散系数(t=3.310,P<0.05);训练组和测试组OTCA、BLM亚组的影像组学标签评分比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。联合MRI图像特征和影像组学标签评分诊断效能最高,在训练组和验证组中的ROC曲线下面积分别为0.900和0.891,敏感度分别为95.8%和99.8%,特异度分别为82.6%和75.0%,准确度分别为83.8%和80.1%。与传统MRI特征(训练组和验证组ROC曲线下面积分别为0.800、0.767,敏感度分别为66.0%、68.8%,特异度分别为84.2%、75.0%,准确度分别为76.9%、71.1%)相比,联合MRI图像特征和影像组学标签评分训练组和测试组诊断效能均有提高(P<0.05)。结论基于MRI影像组学可以提高MRI鉴别OTCA与BLM的能力。