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作者：何雨琪;杜云霞;徐文翔;李飞翔;孙赟;彭乐平;王莉莉;黄刚;
单位：甘肃中医药大学第一临床医学院;甘肃省人民医院放射科;
摘要：目的 探讨动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）定量参数直方图特征联合表观弥散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）预测局部晚期宫颈癌（locally advanced cervical cancer, LACC）放化疗疗效的价值。材料与方法 于甘肃省人民医院回顾性分析2017年1月至2023年12月88例LACC同步放化疗患者的临床及影像资料，前瞻性收集2023年12月至2024年5月15例LACC患者。按照实体瘤临床疗效评价标准（response evaluation criteria in solid tumor, RECIST）v1.1将患者分为显著反应组与非显著反应组。在DCE-MRI图像上选择肿瘤最大层面全肿瘤轮廓作为感兴趣区（regionofinterest,ROI）获得转运常数（volumetransportconstant,Ktrans）、血管外细胞外间隙容积分数（extravascular extracellular volume fraction, Ve）、速率常数（rate constant, Kep）原始频数表，导入IBM SPSS Statistics 27软件计算直方图特征，103例患者基于时间序列分层分割策略分为训练集88例，验证集15例，利用机器学习筛选最优DCE-MRI定量参数直方图特征并计算灌注参数评分（DCEscore）；同时在ADC图测量ADC值。构建DCE直方图特征模型、ADC值及联合模型预测LACC放化疗疗效。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线、校准曲线和决策曲线评估模型效能。比较临床参数及直方图特征在LACC患者放化疗疗效显著反应组及非显著反应组间差异，单因素及多因素回归分析筛选宫颈癌放化疗疗效独立危险因素。结果 基于DCE-MRI定量参数直方图特征模型预测LACC患者放化疗疗效训练集、验证集ROC曲线下面积（area under the curve, AUC）分别为0.922、0.841;ADC值预测LACC患者放化疗疗效训练集、验证集AUC为0.835、0.705;DCEscore联合ADC值预测LACC患者放化疗疗效效能最佳，训练集、验证集AUC为0.943、0.909。临床参数中，身体质量指数（body mass index, BMI）在显著反应组及非显著反应组之间差异具有统计学意义（P=0.032）。单因素逻辑回归分析结果表明BMI、DCEscore、ADC是LACC放化疗疗效的影响因素（OR值分别为1.264、277.9、0.001;P值分别为0.008、<0.001、0.002），多因素逻辑回归筛选DCEscore及ADC值是宫颈癌放化疗疗效的独立危险因素（OR值分别为518.2、0.002;P值分别为<0.001、0.007）。结论 基于DCE-MRI定量参数直方图特征联合ADC值构建的联合模型能够治疗前预测宫颈癌放化疗疗效，提示DCE-MRI定量参数直方图特征联合ADC值可能为LACC患者精准医疗提供一种无创评估方法。
关键词：宫颈癌;;放化疗;;动态对比增强磁共振成像;;表观弥散系数;;机器学习
