[摘要]目的：基于多期CT影像组学鉴别卵巢良，恶性肿瘤的临床应用价值。方法：对2020年1月～2023年1月住院的卵巢癌病例进行回顾性分析。对80例经手术病理确诊的良性卵巢恶性肿瘤和80例恶性卵巢癌病人进行了多阶段的影像学分析，将病人分成两组：观察组80人，对照组80人。结果：筛选出平扫22个特征，动脉期22个，静脉期22个；分别建立7、10和22个阶段的影像学模型，发现延缓期是最佳的模式，在观察组；它的受试者工作特性（ROC）曲线的曲线下积（AUC）是0.857。我们前期建立了基于延迟相影像组学特征的联合预测模型，在 ROC曲线上的 AUC （AUC）为0.870，明显好于临床模型（Z=3.376， P=0.0007）。观察组中，组合模式的 ROC曲线 AUC为0.844，比临床模型好，但没有显著性（Z=1.650， P=0.0989）。结论：延迟期图像组学特征对卵巢良、恶的鉴别能力强于其他时相，联合应用影像组学标记和临床标记具有更高的鉴别价值。

关键词：基于多期CT影像组学；卵巢良，恶性肿瘤；临床应用价值

卵巢肿瘤是一种常见的妇科肿瘤，按照其异常的组织分化和侵袭能力，可以将其分为良性、交界性和恶性肿瘤三种[1]。良性卵巢肿瘤的预后良好，恶性的预后不良。卵巢癌的预后依赖于早期诊断，早期手术治疗以及后期的系统性治疗。研究表明，卵巢癌在全球范围内发病率居首位，诊断5年后的总存活率只有47%，而 II、 IV期病人的5年存活率不到30%[2]。CT图像的诊断是根据肿瘤的大小，形状，边界来确定的；肿瘤密度、肿瘤与周边组织的对应关系以及相应的肿瘤抗原指数等都是依靠主观判断，并且与影像科室和临床人员的经验、技能有关，缺少客观性、可重复性，而卵巢良、恶性之间往往有重叠，仅凭肉眼很难分辨[3]。成像组学的核心思想是从医学图像中抽取高通量量化特征进行疾病诊断，并以此为基础进行疾病诊断和治疗，进一步探讨多阶段 CT图像组学与组合模式在卵巢良性病变鉴别中的应用。

1资料与方法

1.1临床资料

对2020年1月～2023年1月住院的卵巢癌病例进行回顾性分析。入选标准：①手术前腹部 CT平扫和强化。②经手术及组织学检查，均为单一起源的卵巢癌。③完整的临床数据。④术前均未接受过手术、放疗、化疗等治疗。排除标准：①影像品质不佳，有伪像。②伴发其它疾病。。总共326名病人（326个病变）被纳入这项研究。

1.2方法

术前禁食6-10小时，术前10分钟喝800-1000 ml水，术前做肺功能锻炼，采用SOMATOM Definition CT，在120 kV、250 mA下，层厚5 cm，层间距5 mm，矩阵37.5 cm x37.5 cm，层间距5 mm。病人采取仰卧位，先进行平扫，然后以2.5 ml/s的速度注入非离子型造影剂（碘佛醇，含350 mg/mL），给药后40-60秒，80-120秒，180-240秒活动脉期，静脉期和延迟期扫描。

多相 CT图像组学研究，病变区域的轮廓和特征提取：采用 JPEG格式的 CT扫描（250 HU的窗口宽度，50 HU的窗位）进行扫描。本研究以ITK-SNAP软体为基础，由两名有五年及十二年临床经验之放射科医师以双盲方式进行阅片。在 CT扫描的横断面上，沿着病变的最大边界，绘制出感兴趣区域，并进行特征提取。每组1名医师分别从3 0%的患者中随机抽取2名医生，评价2名医生对2名医生的阅读结果的一致性和可重复性。

1.3统计学方法

将本组数据代入SPSS21.0软件处理分析，计量资料用（x±s）表示，实施t检验；计数资料用%表示，用χ2检验。P<0.05，差异有统计学意义。

2结果

通筛选出平扫22个特征，动脉期22个，静脉期22个；分别建立7、10和22个阶段的影像学模型，发现延缓期是最佳的模式，在观察组；它的受试者工作特性（ROC）曲线的曲线下积（AUC）是0.857。我们前期建立了基于延迟相影像组学特征的联合预测模型，在 ROC曲线上的 AUC （AUC）为0.870，明显好于临床模型（Z=3.376， P=0.0007）。观察组中，组合模式的 ROC曲线 AUC为0.844，比临床模型好，但没有显著性（Z=1.650， P=0.0989）

3讨论

近年来，随着放、化疗和外科治疗手段的不断完善，卵巢肿瘤的整体存活率和预后却很难提高。早期卵巢癌5年存活率明显高于进展期，早发现、早诊断、早干预是改善预后的关键[4]。因此，探索一种简便、高效、创伤小甚至非侵入性的检测手段，对卵巢癌的早期诊断具有重要意义。近年来，随着成像组学技术的发展，卵巢癌的早期非侵入性诊断成为可能，并有望用于卵巢癌的诊断、治疗和预后判断。我们前期研究发现，采用时相成像技术构建的训练组具有更高的诊断效率，其原因可能与其构成和增强特征相关，卵巢良性肿瘤以囊性为主，病理类型多为浆液性和粘液性囊腺瘤，增强扫描后，囊肿样结构没有明显的增强。恶性肿瘤多为囊实性或实性，肿瘤实质内含丰富的血管网络，增强后可表现为不均一中等或等强的强化，多阶段成像对鉴别诊断有重要意义，经查阅相关文献，目前尚无相关研究，有待于后续的研究和组织病理学验证[5]。

参考文献

[1] 丁健，王立章，张伟强，等. 肾嗜酸细胞腺瘤与不同Fuhrman分级的T1期肾透明细胞癌的CT分析与鉴别[J]. 实用放射学杂志，2023，39（4）：608-611，666.

[2] 王芳芳，徐景景，赵鲁平，等. 基于CT影像特征的列线图对甲状腺良恶性结节鉴别诊断的价值[J]. 临床放射学杂志，2023，42（10）：1561-1566.

[3] 范莉芳，赵劲松，吴树剑，等. 基于增强CT影像组学的机器学习模型鉴别诊断低风险胃间质瘤[J]. 中国肿瘤临床，2023，50（8）：411-417.

[4] 程然，胡佳佳，李彪. 18F-FDG PET/CT影像组学应用于淋巴瘤诊疗及预后预测的研究进展[J]. 上海交通大学学报（医学版），2023，43（6）：781-787. =

[5] 罗成龙，宋一曼，岳松伟，等. 增强CT联合纹理分析鉴别无钙化肺错构瘤与原发性肺腺癌的价值[J]. 中国医学影像学杂志，2023，31（8）：838-843. .