基于CT的影像组学在鉴别复杂前纵隔囊肿与低危组胸腺上皮肿瘤的应用价值

目的 探讨基于平扫及增强CT的影像组学方法对复杂前纵隔囊肿(AMC)与低危组胸腺上皮肿瘤(TET)鉴别诊断的应用价值.方法 回顾性分析经手术病理证实的39例复杂AMC和26例低危组TET患者.使用3D Slicer软件在平扫及增强CT图像中勾画感兴趣体积(VOI),在Python软件中利用Pyradiomics包提取影像组学特征,采用独立样本t检验及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法筛选影像组学特征,影像组学特征联合CT特征(分为组学组、CT组、联合组)分别利用Logistic回归(LR)、K邻近(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等有监督学习分类器构建24个预测模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评估模型的预测效能,通过Delong检验比较不同模型间差异.结果 从平扫及增强CT中共筛选出8个CT特征、8个平扫及6个增强影像组学特征.基于增强CT的各特征组在不同分类器中均具有高度预测效能(AUC 0.91～0.99),组学组及联合组在LR中表现最优(AUC=0.97,0.99).基于平扫CT,除SVM中的组学组及CT组预测效能低(AUC=0.64,0.69),其余各模型均有中等预测效能(AUC 0.71～0.81),组学组在LR及联合组在RF中表现最优(AUC=0.80,0.81).结论 在鉴别复杂AMC及低危组TET方面,基于平扫及增强CT的影像组学方法具有中高度预测效能,在术前指导临床治疗方案选择及判断患者预后具有重要意义.