CT影像列线图模型术前预测食管鳞癌新辅助免疫化疗后增大的区域淋巴结转移的价值
陈嘉慧1
高莹莹2
宁梓妤3
李欣明4
韩路军5
谢辰仪6
胡艺怀3
刘再毅1
1.华南理工大学医学院,广州 510006;南方医科大学附属广东省人民医院(广东省医学科学院);广东省医学影像智能分析与应用重点实验室2.山东中医药大学附属山东省中医院放射科3.南方医科大学附属广东省人民医院(广东省医学科学院)4.南方医科大学珠江医院骨科5.中山大学肿瘤防治中心影像科6.南方医科大学附属广东省人民医院(广东省医学科学院);广东省医学影像智能分析与应用重点实验室
摘要：目的 基于增强CT影像主观特征构建列线图模型,探讨模型对食管鳞癌(ESCC)新辅助免疫化疗(nICT)后增大的区域淋巴结转移风险的预测价值.方法 回顾性纳入3家医疗中心于nICT后接受手术的局部晚期ESCC病人60例,根据nICT治疗后CT影像共评估81枚影像学增大的区域淋巴结(均具有匹配的病理结果).评估淋巴结的长径(LAD)、短径(SAD)及多项影像学主观特征.采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选淋巴结转移的独立预测因素,并构建列线图模型.通过受试者操作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评价模型判别能力,采用DeLong检验比较不同模型的预测效能.利用Bootstrap重抽样进行内部验证,通过一致性指数(C指数)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型的区分度、校准度和临床实用性.结果 多因素分析显示,长径变化率(ΔLAD)较小、存在影像学包膜外侵犯(iENE)以及肾形形态的消失是淋巴结转移的独立预测因素.基于上述变量构建的列线图模型表现出良好的预测效能,原始C指数为0.903,经内部验证后为0.893.该模型的AUC达0.903,敏感度90.0%,特异度78.7%,其预测效能显著高于各单一因素的预测效能(均P<0.05).校准曲线显示预测概率与实际观察值一致性良好.决策曲线分析显示,在阈值概率 0.10～0.75 范围内,联合模型获得更高净获益.此外,ΔLAD>27%可作为鉴别反应性增生的有效截断值(敏感度75%,特异度63.9%).结论 基于增强CT影像学特征构建的列线图模型可有效预测nICT后ESCC病人增大区域淋巴结的转移状态,并能够为临床区分新辅助免疫化疗相关的假性进展与真性转移、制定个体化治疗策略提供实用工具.
关键词：食管癌淋巴结转移新辅助免疫化疗列线图
分类号：R814.42(放射医学)R816.5(放射医学)
资助基金：国家青年科学基金项目(82302299)国家青年科学基金项目(82202840)中国博士后科学基金(2022M720853)中国博士后科学基金(2023T160134)
论文发表日期：2026-01-15
在线出版日期：2026-02-02（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 13-21 )
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