基于CT使用放射學特征預測腎透明細胞細胞癌Fuhrman分級 | Radcloud

西印弘、舒俊及匯醫(yī)慧影創(chuàng)新事業(yè)部崔景景等人使用Radcloud大數(shù)據(jù)智能分析科研平臺，基于CT使用放射學特征預測腎透明細胞細胞癌Fuhrman分級，其“Clear cell renal cell carcinoma: CT-based radiomics features for the prediction of Fuhrman grade”已在European?Journal?of?Radiology 雜志（IF = 2.843）發(fā)表。

背景:

腎細胞癌約占所有惡性腫瘤的3.8%，泌尿系統(tǒng)中惡性度較高的腫瘤，其中腎透明細胞癌是最常見的類型，約占腎細胞癌的80%。 腫瘤分期和分級是5年生存率最重要的預后預測指標，CT作為檢測、表征腎癌的首選檢查手段，其分期準確率高達91%。但是由于腎透明細胞癌具有高度的時空異質性，活檢并不能反映整個腫瘤的Fuhrman分級，因此應嘗試術前應用無創(chuàng)技術對腎透明細胞細胞進行評估。

目的:

基于CT影像，應用放射組學鑒別腎透明細胞癌低級別(Fuhrman I/II)和高級別(Fuhrman III/IV)。

方法:

對2011年1月至2018年5月收治的161例和99例低、高級別腎透明細胞癌患者進行回顧性分析。由2名醫(yī)生對患者CT圖像的皮髓期(CMP)和實質期（NP）進行勾畫，隨后針對這兩個期相分別提取1029個放射學特征。使用類間相關系數(shù)(ICC)和最小絕對收縮和選擇算子(LASSO)回歸法對特征進行選擇?；?折交叉驗證，使用邏輯式回歸方法，對選擇的特征構建三個分類模型(CMP、NP及其組合)來鑒別腎透明細胞癌的高、低分級，通過ROC、敏感性及特異性進行模型性能評估，同時采用Delong檢驗對模型進行比較。

結果:

從NP和CMP圖像中分別選擇出11，24個特征與Fuhrman分級有獨立的顯著性相關。應用放射學特征集構建三種不同期相各自的分類器，CMP模型診斷價值準確度0.719 (AUC：0.766，95% CI：0.709-0.816，敏感性：0.602，特異性：0.838)；NP模型診斷準確率為0.738 (AUC：0.818，95%:0.765-0.838，敏感性：0.693，特異性：0.838)；聯(lián)合模型診斷準確率為0.777 (AUC：0.822，95%CI:0.769-0.866，敏感性：0.677，特異性：0.839)。對模型進行Delong檢驗，CMP模型與聯(lián)合模型有顯著性差異(P=0.0208)，但CMP模型與NP模型、NP模型與聯(lián)合模型均比表選無顯著的統(tǒng)計學差異(P=0.0844, 0.7915)。

CMP模型、NP模型及聯(lián)合模型的診斷性能

三種模型的ROC曲線

結論:

放射組學可作為CCRCC術前評估的生物標志物進行腎透明細胞癌Fuhrman分級。