多模态MRI影像组学术前预测肾透明细胞癌Fuhrman核分级

目的:探讨多模态MRI影像组学对肾透明细胞癌（ccRCC）术前Fuhrman核分级的预测价值。方法:回顾性分析2011年4月至2021年4月就诊于苏州大学附属第三医院的129例经手术病理证实为ccRCC的患者资料，采用随机数表法按7∶3的比例随机分为训练集（90例）和验证集（39例）。根据术后病理结果，将Fuhrman Ⅰ、Ⅱ级纳入低级别组（96例，训练集65例、验证集31例），Fuhrman Ⅲ、Ⅳ级纳入高级别组（33例，训练集25例、验证集8例）。由2名放射科医师于T 1WI、T 2WI、Dixon纯水相、Dixon纯脂相、磁敏感加权成像（SWI）、血氧水平依赖（BOLD）图像上手动勾画感兴趣区，每个ROI分别提取396个纹理特征。在训练集采用组内相关系数、Mann-Whitney U检验、最小冗余-最大相关法、最小绝对收缩与选择算子法行特征降维，获取最佳纹理特征，采用logistic回归构建多模态影像组学模型，采用受试者操作特征（ROC）曲线评估模型在训练集和验证集中鉴别高、低级别ccRCC的效能。 结果:共筛选出4个SWI、1个T 2WI以及1个BOLD纹理特征用于建模。训练集和验证集中多模态影像组学模型鉴别高、低级别ccRCC的ROC曲线下面积（95%CI）分别为0.859（0.770~0.923）和0.883（0.740~0.964），特异度分别为95.4%和87.1%，灵敏度分别为68.0%和87.5%，准确度分别为87.8%和87.2%。 结论:基于T 2WI、SWI和BOLD图像建立的多模态MRI影像组学模型术前预测ccRCC Fuhrman核分级具有较高的效能。