基于增强CT的胆囊癌神经浸润危险因素分析及预测模型构建

目的基于术前增强CT影像特征构建胆囊癌(gallbladder carcinoma,GBC)神经浸润(perineural invasion,PNI)的预测模型并评价其预测效能。方法回顾性分析180例行根治术的GBC患者的临床、影像及病理资料。根据是否存在PNI分为阳性组与阴性组。由2位影像科医师评估术前增强CT影像特征(包括有无胆囊结石、影像肝侵犯、血管侵犯、T分期及肝门部或腹膜后淋巴结转移)。采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验及χ^(2)检验比较CT征象与PNI的相关性,采用Logistics回归分析筛选独立危险因素并建立预测模型公式,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估预测模型的预测效能并计算相应的曲线下面积(AUC),采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验对预测模型进行验证。结果单因素分析结果显示CA199、CA125和影像肝侵犯、血管侵犯(肝动脉或门静脉)、T分期及肝门部或腹膜后淋巴结转移与PNI相关(P<0.05)。Logistics多因素分析结果显示CA199、影像血管侵犯(肝动脉或门静脉)、影像T分期是PNI的独立危险因素。依据上述独立危险因素建立预测模型公式并绘制ROC曲线,AUC为0.807(95%CI:0.734~0.879),灵敏度为0.792,特异度为0.697。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验卡方值为0.594,P=0.997,提示模型的预测值与实际值接近。结论联合CA199、影像血管侵犯、T分期等术前临床-增强CT特征建立预测模型,能够有效预测GBC术后PNI。