双能CT动静脉期加权融合图像影像组学对甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的诊断价值

目的:探讨双能CT动静脉期加权融合图像影像组学对甲状腺乳头状癌（PTC）颈部淋巴结转移的诊断价值。方法:回顾性分析2017年6月至2018年12月南京医科大学第一附属医院术前行双能CT评估、经手术病理证实的84例PTC患者（129枚非转移淋巴结和97枚转移淋巴结）的临床和影像资料。62例患者的156枚淋巴结（91枚非转移淋巴结和65枚转移淋巴结）为训练集，22例患者的70枚淋巴结（38枚非转移淋巴结和32枚转移淋巴结）作为独立验证集。用Syngo.via Frontier Radiomics软件在双能CT动静脉期加权融合图像上进行半自动淋巴结图像分割，每枚淋巴结提取动脉期和静脉期各1 226个组学特征。用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归的方法进行组学特征选择和影像组学标签建立。利用logistic回归建立基于淋巴结CT图像特征（模型1）、组学特征（模型2）和两者联合（模型3）的诊断模型。将模型3用列线图直观表示，采用ROC曲线及曲线下面积（AUC）评估3个模型诊断效能，并使用Delong检验比较3个模型的诊断效能。结果:模型1由淋巴结形状、强化程度、强化方式、钙化和结外侵犯5个特征构成。LASSO回归共筛选出3个动脉期组学特征并建立了影像组学标签（模型2）。模型3由淋巴结的大小、形状、强化程度和影像组学标签构成。在训练集和验证集，模型3均具有最优的诊断效能（AUC为0.965、0.933），其次是模型2（AUC为0.947、0.910），且两者均显著优于模型1（AUC为0.850、0.846）（训练集： Z=4.066、3.758， P均<0.001；验证集： Z=2.871、1.998， P=0.017、0.042）。 结论:双能CT动静脉期加权融合图像影像组学能有效诊断PTC淋巴结转移，且联合常规CT图像特征可进一步提高诊断准确性。