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作者：任臻;黎红霞;莫凡;吕发金;
单位：重庆医科大学生物医学工程学院,超声医学工程国家重点实验室;重庆医科大学附属第一医院放射科;
摘要：目的 基于新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy, NACT）前后磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）的Delta影像组学特征构建模型，预测局部晚期宫颈癌（locally advanced cervical cancer, LACC）患者NACT后基于病理危险因素的术后复发风险分层。材料与方法 回顾性纳入221例接受NACT后手术的宫颈癌患者，依据病理危险因素中的中高危因素分为低风险组（n=128）和中/高风险组（n=93）。基于NACT前后矢状位T2加权成像（sagittal T2-weighted imaging, Sag＿T2WI）与轴位对比增强T1加权成像（axial T1-weighted contrast-enhanced imaging, Ax＿T1CE）提取并计算的Delta影像组学特征，进行特征降维和筛选。使用单因素分析筛选临床特征。使用随机森林算法分别构建Delta-T1CE影像组学模型、Delta-T2WI影像组学模型、临床模型，然后构建双序列融合模型和临床-双序列融合模型，使用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评估各模型性能，通过决策曲线评估模型的临床价值并进行模型性能评估和比较。结果 Delta-T1CE模型、Delta-T2WI模型和临床模型测试集的曲线下面积（area under the curve, AUC）分别为0.844[95%置信区间（confidence interval, CI）:0.739～0.926]、0.938(95%CI:0.880～0.981)和0.675(95%CI:0.543～0.800)，在非融合模型中，Delta-T2WI模型表现出最优的预测性能；双序列融合模型和临床-双序列融合模型与Delta-T2WI模型性能无显著差异，测试集AUC分别为0.945(95%CI:0.888～0.986)和0.944(95%CI:0.890～0.985)。在决策曲线上，Delta-T2WI模型和两融合模型的临床净效益均高于Delta-T1CE影像组学模型和临床模型。结论 Delta影像组学模型，尤其是基于T2WI的模型，能够有效预测NACT后宫颈癌患者的复发风险分层，对中/高风险分层的患者的治疗策略提供重要参考。
关键词：子宫颈癌;;磁共振成像;;影像组学;;危险因素;;新辅助化疗
基金资助：超声医学工程国家重点实验室开放课题项目(编号：2022KFKT005)~~
