基于3D增强CT影像组学的肾癌亚型三分类预测模型
张海捷1
殷夫2
陈梦林3
漆安琪3
杨丽洋3
崔维维3
杨姗姗3
文戈3
1.深圳大学第一附属医院PET/CT中心,广东 深圳 518052;南方医科大学南方医院影像系,广东 广州 5105152.深圳大学信息工程学院,广东 深圳 5180523.南方医科大学南方医院影像系,广东 广州 510515
摘要：目的 探讨可靠的基于3D多期增强CT影像组学特征的肾癌亚型三分类预测模型.方法 210例肾细胞癌患者(透明细胞癌143例,乳头状癌25例,嫌色细胞癌29例,其他亚型的肾细胞癌13例)被纳入研究.使用ITK-SNAP软件,获取患者的3D增强CT病灶分割图像,使用PyRadiomics计算平台进行特征提取,使用集成学习分层bagging法来筛选特征和构建肾细胞癌亚型三分类预测模型:首先用100次5折交叉验证将模型分为训练集和测试集,然后将Lasso回归作为基学习器对影像组学特征的进行筛选,最后使用logistic回归作为基学习器进行建模和校正.根据不同期像的CT图像,构建平扫期模型、皮髓质期模型、实质期模型、排泄期模型和全期模型.使用准确率、精确率、敏感度和Kappa值评估测试集上不同期像预测模型的性能.结果 每期CT图像中提取到了105个影像组学特征.在5个模型中,全期模型的预测效能最好,准确率为0.81,AUC为0.85;精确度为0.717;敏感度为0.799,kappa值为0.679.全期模型的影像组学特征中,有4个皮髓质期特征、3个实质期特征、1个排泄期特征和1个平扫期特征,且与其他4个单期模型中的特征没有重叠.在4个单期模型中,实质期模型的性能最好,准确性0.786,精确度0.689,敏感度0.734,AUC 0.811,Kappa值0.532;皮髓质期模型和排泄期模型的性能相似,但是排泄期模型的Kappa值0.285,明显低于皮髓质期的Kappa值0.446.平扫期模型的性能最差,AUC为0.693.结论 基于3D多期增强CT影像组学特征的全期模型是区分肾细胞癌亚型的可靠和有效的方法.
关键词：3D成像肾细胞癌亚型影像组学集成学习机器学习三分类
资助基金：广东省自然科学基金(2020A151501046)
论文发表日期：2021-09-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 427-434 )
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