CT影像组学在肝细胞癌联合治疗后短期疗效的应用

段茜婷; 王关顺; 丁荣; 王娜; 寸红丽; 杨泠

doi:10.12259/j.issn.2095-610X.S20220818

CT影像组学在肝细胞癌联合治疗后短期疗效的应用

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220818

昆明医科大学第三附属医院/云南省肿瘤医院放射科，云南昆明　650118

基金项目: 云南省科技厅-昆明医科大学应用基础研究联合专项基金资助项目（202201AY070001-159）；云南省教育厅科学研究基金资助项目（2021J0261）

详细信息

作者简介:
段茜婷（1995～），女，云南红河人，在读硕士研究生，主要从事腹部肿瘤学研究工作

通讯作者:
杨泠，E-mail：1443832806@qq.com

中图分类号: R445
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出版历程
- 收稿日期: 2022-09-22
- 网络出版日期: 2022-07-14
- 刊出日期: 2023-01-18

Application of CT Radiomics in the Short-Term Prognosis of Combined Therapy for Hepatocellular Carcinoma

Dept . of Radiology，The 3rd Affiliated Hospital of Kunming Medical University/ Yunnan Tumor Hospital，Kunming Yunnan 650118，China

摘要

摘要: 目的探讨增强CT的影像组学模型在预测肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）经导管肝动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization，TACE）联合索拉菲尼治疗后短期疗效（6个月内）中的价值。方法回顾性分析159例TACE联合索拉菲尼治疗的肝癌患者的临床、病理及术前CT图像，根据改良后实体瘤疗效评价标准（modified response evaluation criteria in solid tumors，mRECIST）对介入术后 6 个月肿瘤局部控制率进行评估。提取动脉期和门脉期的影像组学特征并构建影像组学模型。根据术前一般临床危险因素、基本影像特征，建立术前临床模型。将影像组学模型加入术前临床模型，组成联合模型。分别绘制3个模型的受试者工作特征曲线（ROC），并分别计算曲线下面积（AUC）。结果从1 708个影像组学特征中共筛选出11个影像组学特征值建立影像组学模型，训练组及验证组模型AUC分为0.945、0.918。临床因素除了肿瘤最大径线和肿瘤数目外，差异有统计学意义（P < 0.05），其余差异无统计学意义（P > 0.05），二者构建的临床模型训练组及验证组的AUC分别为0.811、0.857。联合模型训练组及验证组AUC分别为0.958、0.95。结论影像组学模型是预测TACE联合索拉菲尼短期疗效的一个强有力的独立预测因素，能明显提高术前临床模型的预测能力，可在TACE联合索拉菲尼治疗前筛选出进展危险性较高的患者，帮助临床医生制定个性化的治疗及随访方案，改善患者预后。
- 肝细胞肝癌 /
- 影像组学 /
- 索拉菲尼 /
- 肝动脉化疗栓塞
Abstract: Objective To investigate the value of enhanced CT radiomics model in predicting the short-term efficacy （within 6 months） of TACE combined with sorafenib in hepatocellular carcinoma. Method The clinical, pathological and preoperative CT images of 159 HCC patients treated with TACE combined with solafenib were retrospectively analyzed. Local tumor control rate was assessed according to the modified Response Evalaution Criteria in Solid Tumors （mRECIST） 6 months later. The imaging features of arterial and portal phases were extracted to establish radiomics model. The general preoperative clinical risk factors and basic imaging features were analyzed to establish a preoperative clinical model. Radiomics model were added to the preoperative clinical model to form a combined model. The receiver operating characteristic curves （ROC） of the three models were drawn and calculate the area under the curve （AUC） respectively. Results A total of 11 feature values were selected from 1 708 radiomic features to establish the raduomics model. The AUC of training group and the validation group was 0.945 and 0.918 respectively. Except the maximum diameter line and number of tumors, the differences were statistically significant （P < 0.05）, while the other differences were not statistically significant （P > 0.05）. The AUC of the clinical model training group and the validation group was 0.811 and 0.857 respectively. The AUC of the combined model training group is 0.958, and that of validation group is about 0.95. Conclusion The radiomics model constructed in this study is a powerful independent predictor for predicting the short-term efficacy of TACE combined with sorafenib, which can significantly improve the predictive ability of preoperative clinical model, screen patients with higher risk of progression before TACE combined with sorafenib treatment, and help clinicians to develop personalized treatment and follow-up plan to improve the prognosis of patients.
- Hepatocellular carcinoma /
- Radiomics /
- Sorafenib /
- Transcatheter arterial chemoembolization

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图 1 套索回归

Figure 1. Lasso Regression

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图 2 特征系数收敛图

Figure 2. Convergence diagram of characteristic coefficients

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图 3 11 个影像组学特征的相关性热图分析

Figure 3. Correlation heat map analysis of 11 image radiomic features

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图 4 训练集的 ROC 曲线

Figure 4. ROC Curve in Training set

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图 5 验证集的 ROC 曲线

Figure 5. ROC Curve in Test set

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图 6 训练集校准曲线

Figure 6. Training set calibration

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图 7 验证集校准曲线

Figure 7. Validation set calibration

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图 8 训练集 DCA 曲线

Figure 8. DCA Curve in Training set

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图 9 验证集 DCA 曲线

Figure 9. DCA Curve in Validation set

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表 1 训练集和验证集的临床参数比较[n（%）]

Table 1. Comparison of clinical parameters between the training group and the validation group [n（%）]

变量	训练队列（n = 112）	验证队列（n = 47）	χ²	P
年龄（岁）			0.100	0.752
< 60	65（58）	26（55.3）
≥60	47（42）	21（44.7）
性别			4.309	0.038^*
男	100（89.3）	36（76.6）
女	12（10.7）	11（23.4）
肿瘤最大径（cm）			0.085	0.770
< 5	36（32.1）	14（29.8）
≥5	76（67.9）	33（70.2）
肿瘤数目			1.341	0.247
单发	46（41）	24（51）
多发	66（58.9）	23（49）
肝炎病史			6.872	0.009^*
是	75（67）	21（44.7）
否	37（33）	26（55.3）
肝硬化			0.303	0.582
是	59（52.7）	27（57.4）
否	53（47.3）	20（42.6）
肝包膜			1.004	0.316
是	16（14.3）	4（8.5）
否	96（85.7）	43（91.5）
^*P < 0.05。

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表 2 临床参数的单因素和多因素逻辑回归分析

Table 2. Univariate and multivariate logistic regression analysis of clinical parameters

临床因素	单因素Logistic 回归分析			多因素Logistic 回归分析
临床因素	B	P	OR （95% CI）	B	P	OR （95% CI）
年龄	0.414	0.292	1.513（0.701～3.265）
肿瘤最大径	−2.036	< 0.001^*	0.131（0.046～0.372）	−2.484	< 0.001^*	0.083（0.026～0.265）
性别	−0.857	0.218	0.424（0.108～1.661）
肿瘤数目	−1.719	< 0.001^*	0.179（0.075～0.431）	−2.153	< 0.001^*	0.116（0.043～0.314）
肝包膜	1.299	0.053	3.667（0.981～13.699）
肝硬化	0.112	0.771	1.118（0.527～2.371）
肝炎病史	0.243	0.549	1.275（0.576～2.822）
常量				3.488		32.709
^*P < 0.05。

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