换一批增强CT生境成像对肾透明细胞癌病理分级的无创可视化预测
Non-Invasive Visual Prediction of Pathological Grading in Clear Cell Renal Carcinoma Using Habitat Imaging Based on Enhanced CT
摘要目的 探讨增强CT生境成像术前无创可视化预测肾透明细胞癌(ccRCC)病理分级的价值.资料与方法 回顾性分析2020 年 1 月—2023 年 12 月空军军医大学西京医院经病理证实的 240 例ccRCC的增强CT影像及临床资料.按 7∶3 随机分为训练集与测试集,术后依据国际泌尿病理协会分级分为低级别组(Ⅰ～Ⅱ级)与高级别组(Ⅲ～Ⅳ级).基于洗入与洗出参数图,通过K-means聚类将肿瘤分为低、中、高灌注 3 个生境亚区,并计算各亚区体积分数.采用Logistic回归从生境特征及临床变量(包括性别、年龄、肿瘤大小等)中筛选预测因子,分别构建临床模型、生境成像模型及临床-生境成像模型,并通过受试者工作特征曲线、校准曲线和决策曲线评估模型性能.结果 生境3较生境1、2具有更高的洗出和洗入梯度,提示为高灌注区,其在低级别组占比显著高于高级别组(Z=-7.71、-5.11,P<0.01).多因素Logistic回归显示,高血压、肿瘤最大径和血小板淋巴细胞比值是高级别ccRCC的独立危险因素,生境3占比为其保护因素(OR=0.297,95%CI 0.184～0.479).训练集中临床-生境成像模型的预测效能最高(曲线下面积0.938),显著优于临床模型(曲线下面积0.801,Z=-3.832,P<0.01)和生境成像模型(曲线下面积0.895,Z=-2.157,P=0.031).结论 临床-生境成像模型预测ccRCC病理分级的效能最高,增强CT生境成像对预测ccRCC病理分级有显著增益效能,有望指导临床实现精准化诊疗.
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关键词
癌,肾细胞体层摄影术,X线计算机影像组学生境成像病理学,外科预测Carcinoma,renal cellTomography,X-ray computedRadiomicsHabitat imagingPathology,surgicalForecasting
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DOI
10.3969/j.issn.1005-5185.2025.09.003
发布时间
2025-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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