目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征,结合临床变量构建模型预测宫颈癌(cervical cancer,CC)脉管浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)和预后。材料与方法回顾分析125...目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征,结合临床变量构建模型预测宫颈癌(cervical cancer,CC)脉管浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)和预后。材料与方法回顾分析125例CC患者病例,采集小视野高分辨率T2加权成像、表观扩散系数图、轴位T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)压脂序列和矢状位T2WI、轴位和矢状位对比增强T1加权成像。勾画肿瘤区域后提取107个特征,通过最小绝对值压缩与选择算法等降维以建立影像组学分数(radiomics score,Rad-score),整合14个临床指标构建逐步逻辑回归模型,并重复20次3折交叉验证。根据预测的LVSI及随访结果进行分组及相应无进展生存期(progression-free survival,PFS)的生存曲线划分,观察模型在PFS分组的差异。结果形态学和异质性相关的影像组学特征是预测LVSI的主要因素。回归分析确定3个危险因素,Rad-score比鳞状细胞癌抗原和血红蛋白更重要[优势比(odds ratio,OR):2.626、1.061、0.982]。训练集的受试者工作特征曲线下面积为0.823。PFS在模型预测的LVSI组间明显不同(平均PFS:64.8、58.3个月)。结论mpMRI影像组学特征结合临床变量能预测CC患者的LVSI和临床结局,可能在新辅助和手术环境中显示出改善患者风险分层的效用。影像组学特征能够预测预后可能与其反映肿瘤组织的LVSI有潜在关联。展开更多