CT影像组学术前预测可切除性食管胃结合部腺癌区域淋巴结转移的研究.docxVIP

CT影像组学术前预测可切除性食管胃结合部腺癌区域淋巴结转移的研究

摘要：目的：研发并验证基于可切除性食管胃结合部腺癌（AEG）原发肿瘤及淋巴结（LN）的双区域CT影像组学模型及影像组学（AEG+LN）-临床联合模型，并探讨其术前诊断区域淋巴结状态的可行性。方法：回顾性地收集来自中心1和中心2的270例经术后病理证实为AEG的患者，其中来自中心1的220例患者按7∶3随机分为训练组（n=153）和内部验证组（n=67)，来自中心2的50例患者作为外部验证组。经3DSlicer分别对原发肿瘤和LN进行感兴趣区勾画、影像组学特征提取。通过R-studio行单因素分析、LASSO和Logistic回归分析，对提取的影像组学特征进行筛选及降维，分别建立原发肿瘤、LN影像组学模型，并分别计算Radiomicsscore（RS）。对于临床资料，采用独立样本t检验或Mann-WhitneyU检验比较定量资料，用卡方检验或Fisher概率法比较定性资料。最终建立影像组学（AEG+LN）-临床联合模型，采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、DeLong检验等指标评价模型的诊断效能。结果：分别筛选出10个原发肿瘤和4个淋巴结最优的影像组学特征用于建立原发肿瘤和淋巴结影像组学模型。原发肿瘤T分期作为临床特征，联合AEG-RS及LN-RS建立影像组学-临床联合模型。影像组学-临床联合模型、LN及原发肿瘤模型在训练组的AUC分别为0.925、0.857和0.755，在内部验证组的AUC分别为0.897、0.836和0.716，在外部验证组的AUC分别为0.935、0.849和0.706。结论：原发肿瘤影像组学模型术前预测AEG的区域淋巴结状态的诊断效能有限，LN影像组学模型具有更好的诊断效能；AEG-RS与LN-RS联合临床特征的复合模型能进一步提高诊断效能。

关键词：食管胃结合部；腺癌；淋巴结转移；影像组学；体层摄影术；X线计算机

ComputedTomographyRadiomicstoPreoperativelyPredict

RegionalLymphNodeMetastasisofResectable

AdenocarcinomaoftheEsophagogastricJunction

QINHuilin1a,OUjing1a,GOUYueqin1a,WANGYuesu1a,LUOHui1a,ZHANGXiaoming1a,FUMaoyong1b,CHENTianwu2?

1.a).DepartmentofRadiology;b).DepartmentofThoracicSurgery,AffiliatedHospitalofNorthSichuanMedicalCollege,Nanchong637000,China

2.DepartmentofRadiology,TheSecondAffiliatedHospitalofChongqingMedicalUniversity,Chongqing400010,China

Abstract:Objective:Toconstructandvalidatecomputedtomography(CT)radiomicsmodelstopreoperativelypredictregionallymphnode(LN)statusofresectableadenocarcinomaoftheesophagogastricjunction(AEG).Methods:Intotal,270consecutivepatientswithAEGwereenrolledinthisstudy.Ofthese,220patientsfromInstitutionAwerestratifiedintotraining(n=153)andtestcohorts(n=67).Theremaining50patientsfromInstitutionBwereassignedtotheexternalvalidationcohort.Withinthet