基于血清学标记物和CT特征模型预测肝细胞癌组织分化程度
黄翔1
何畅1
陈莲环2
凌文峰1
张志强1
朱志强1
陈小凤1
杨志企1
1.梅州市人民医院影像科,广东 梅州 5140312.梅州铁炉桥医院影像科,广东 梅州 514031
摘要：目的 探讨基于联合血清学标记物和CT特征模型在评估肝细胞癌(HCC)组织分化程度中的应用价值.方法 回顾性收集梅州市人民医院2015年11月～2023年10月共206例HCC患者的临床及CT资料,其中训练组144例(包括42例低分化HCC和102例中高分化HCC),验证组62例(包括21例低分化HCC和41例中高分化HCC).比较低分化HCC和中高分化HCC组间血清学标记物及CT特征差异.采用多因素筛选HCC分化程度独立危险因素并构建模型.结果 相比中高分化HCC,低分化HCC的AFP阳性率(P=0.001)、乙肝发生率(P=0.003)、低密度环征(P=0.015)和癌栓发生率(P=0.001)较高,平扫CT值较低(P=0.010).多因素分析显示AFP(OR=0.269,P=0.027)、低密度环征(OR=0.273,P=0.047)、癌栓(OR=0.191,P=0.005)和肿瘤平扫CT值(OR=1.091,P=0.009)是HCC组织分化程度的独立危险因素.基于联合AFP、低密度环征、癌栓和肿瘤平扫CT值的联合模型诊断效能最高,其在训练组和验证组中的曲线下面积分别为0.780和0.620.结论 AFP、低密度环征、癌栓和肿瘤平扫CT值是HCC组织分化程度的独立危险因素,基于上述特征构建的联合模型对HCC组织分化程度具有较好诊断价值.
关键词：肝细胞癌组织分化程度CT血清学标记物诊断效能
资助基金：广东省医学科研基金项目(B2023445)梅州市人民医院培育项目(PY-C2023035)梅州市社会发展科技计划项目(2023B12)
论文发表日期：2024-06-28
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：6( 649-654 )
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