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作者：高鸿雁;吴慧;王文佳;杨泽亭;刘嘉睿;刘娜;
单位：内蒙古医科大学附属医院影像诊断科;
摘要：目的 本研究通过建立生境分析、瘤内瘤周影像组学模型对前列腺癌（prostate cancer, PCa）患者雄激素剥夺疗法（androgen deprivation therapy, ADT）治疗后是否发生去势抵抗性前列腺癌（castration-resistant prostate cancer, CRPC）进行预测。材料与方法 回顾性分析195例有病理结果并经多参数磁共振成像（multiparametric magnetic resonance imaging, mpMRI）检查后进行了ADT治疗的PCa患者的临床及影像资料，将患者按照7∶3的比例随机分为训练组（n=138）与验证组（n=57）。根据生境成像方法，对肿瘤区域进行分割，并提取代表不同亚区域的生境特征，通过K均值聚类算法根据肿瘤的生境特征将肿瘤分为两个聚类，分别从生境（habitat）亚区、瘤内（intra-tumor）、瘤周（peri-tumor）、瘤内联合瘤周区（瘤内区域外扩3 mm,ROIintra+3 mm），分别筛选出17、16、15和19个影像组学特征，然后基于logistic回归学习分类器构建模型，选取性能最优的生境模型整合临床特征建立联合模型（habitat+clinical, H+C），并且构建放射组学列线图（radiomics nomogram, RN）用于个体化预测，绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评估模型效能，绘制校准曲线和决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评价模型的拟合度及临床净获益。结果 生境模型的预测效能（AUC=0.821）显著优于传统影像组学模型，ROIintra+3 mm模型（AUC=0.752）较单纯瘤内模型（AUC=0.697）、单纯瘤周模型（AUC=0.725）的预测效能更优。H+C模型表现为最高的预测效能（AUC=0.828）。校准曲线表明联合模型具有良好的拟合度，DCA表明联合模型具有更好的临床净获益。结论 生境分析通过解析瘤内异质性可以预测PCa患者发生CRPC的可能性。瘤周影像组学模型对CRPC具有独立的预测价值，整合瘤周影像组学特征可提升模型性能。
关键词：生境分析;;影像组学;;前列腺癌;;去势抵抗;;瘤周区域;;磁共振成像
