术前预测胃癌Lauren分型的CT影像组学诺模图的构建和验证

丁奕，卢超，王霄霄，陈建，单秀红

(1. 江苏大学医学院，江苏 镇江 212013; 2. 江苏大学附属人民医院影像科，江苏 镇江 212002)

胃癌的发病率在所有恶性肿瘤中处于第5位，而死亡率处于第3位，男性发病率约为女性的2倍以上[1]。Lauren分型是胃癌临床组织病理学简单有效的分类方法之一。根据胃癌的组织形态学和细胞特性，Lauren分型分为肠型、弥漫型和混合型 。研究表明肠型胃癌患者预后优于弥漫型，弥漫型胃癌复发率高于肠型[2]。如果术前能预测是肠型或弥漫型，对治疗方案的选择、预后的评估及生活质量的提高有重要意义。

影像组学是一种从医学图像中提取和分析大量高级定量成像特征的高通量方法，它的出现为肿瘤的个体化诊疗提供了新的思路，包括在肿瘤的诊断与鉴别诊断[3-4]、肿瘤转移预测[4-5]、疗效评价[6-7]、预后及生存率预测[8-9]等方面都显示出了很好的前景。Liu等[10]对基于CT的纹理分析的研究表明，动脉期的熵和标准差以及门脉期的最大衰减、平均衰减和模式等特征，可以为胃癌Lauren分型的预测提供重要帮助。Ma等[11]通过计算肿瘤动态增强MRI图像感兴趣区(region of interest,ROI)中的细胞外和血管外体积分数，发现弥漫型胃癌患者的体积分数高于肠型。目前还未见利用瘤内与瘤周的信息构建影像组学模型用于术前预测胃癌Lauren分型的研究。本研究拟构建并验证一个结合瘤内、瘤周和部分临床信息的CT影像组学模型，用于术前预测胃癌的Lauren分型。

1 资料和方法

1.1 研究对象

本次回顾性研究由江苏大学附属人民医院伦理审查委员会批准，收集2011年12月至2017年12月连续就诊的经病理学检查证实的胃癌患者1 097例。……