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超声造影组学模型在肝内LR-3类结节恶变风险中的预测价值

2025-07-28 61 上传者：管理员

摘要：目的:探究超声造影组学(CEUS)模型在肝内LR-3类结节恶变风险中的预测价值，为临床诊断提供理论依据。方法:纳入2021年1月到2023年12月于我院接受治疗的156例具有肝内LR-3类结节患者为研究对象，按照患者有无发生恶性癌变分为良性组(103例)和恶性组(53例)。采用倾向性评分匹配法对基线资料进行匹配，采用多因素Logistics回归分析法预测肝内LR-3类结节恶变风险的发生因素，建立CEUS超声造影组学模型并给予内部验证。结果:匹配前，两组患者血同型半胱氨酸(Hcy)、胱抑素C(CysC)、白细胞计数(WBC)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原199(CA-199)、中性粒细胞计数(NEUT)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、淋巴细胞百分比差异具有统计学意义(P<0.05),恶性组患者上述指标水平低于良性组，其余资料无统计学意义(P>0.05);匹配后，两组患者所有基线资料均无统计学意义(P>0.05)。最大径增长率、前后径增长率、多发病灶、新发病灶、走行变化、形态变化、内部回声变化均为患者发生肝内LR-3类结节恶变的独立影响因素(P<0.05)。临床模型、影像组学模型及联合模型中各详细的预测指标结果，在验证组中AUC值从大到小排序依次为CEUS模型、临床模型、联合模型、US模型。结论:CEUS模型对于肝内LR-3类结节恶变风险具有一定的预测价值，临床可给予参考借鉴。

关键词：
HCC
结节恶变
肝炎
肝脏
超声造影组学
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肝细胞癌(HCC)在发病早期多表现为肝炎､脂肪性肝病等疾病,随着疾病的进一步发展,会逐渐演变为肝硬化,最终导致HCC的发生[1],具有较高的发病率和死亡率[2]｡美国放射学会推荐的肝脏影像报告和数据管理系统将肝硬化结节改变分为LR⁃1~5[3,4]｡该评分系统认为LR⁃2类具有较大的良性可能性,而LR⁃3类病变结节可疑为恶性病变[5]｡研究表明,肝内LR⁃3类结节的分类是基于肝脏成像报告和数据系统,为肝癌高风险患者CT和核磁提供解释和报告指南,具有一定的权威性[6]｡目前,国内外对于肝内LR⁃3类结节的诊断手段多样化,能够及时对结节类病变进行一定的观测,但是效果具有明显的滞后性｡超声造影组学(CEUS)对于肝内LR⁃3类结节恶变风险具有良好的诊断价值[7]｡本研究旨在探讨CEUS模型在肝内LR⁃3类结节恶变风险的预测价值｡

1、资料与方法

1.1研究对象纳入2021年1月到2023年12月于我院接受治疗的156例具有肝内LR⁃3类结节的患者为研究对象｡按照患者有无发生恶性癌变分为良性组(103例)和恶性组(53例)｡本研究纳入的156例患者按照7∶3的比例分成训练队列(110例)和验证队列(46例)进行模型研究｡

良性组患者中原发病为血管瘤者21例,肝细胞变性及肝脏局灶性结节增生者78例,肝囊肿者4例;平均年龄(69.51±4.75)岁;男62例,女41例;体质量指数(21.51±1.64)kg/m2｡恶性组患者中原发病为血管瘤者8例,肝细胞变性及肝脏局灶性结节增生者43例,肝囊肿者2例;平均年龄(68.94±4.11)岁;男27例,女26例;体质量指数(21.63±1.22)kg/m2｡两组患者基线资料的比较,差异无统计学意义(P>0.05)｡

1.2研究标准纳入标准:①通过手术或穿刺活检确诊为肝内LR⁃3类结节者;②在我院完成超声造影检查;③检查前,未接受过任何针对肝脏疾病的治疗者;④临床资料完整无误者;⑤对本研究知情,并签署知情同意书｡排除标准:①患有其他恶性肿瘤的参与者;②肝功能严重受损者;③存在手术或穿刺禁忌症者｡研究已通过本院伦理委员会审核批准(伦理审批号:20220628)｡

病灶良恶性判断标准[8]:当动脉相显示高增强,而在门脉相或延迟相时增强消退转为低增强,这种“快进快出”的增强模式被判断为恶性肿瘤的特征｡相反,如果动脉相显示高或等增强,门脉相或延迟相时增强保持不变或呈现等增强,甚至在整个过程中均无增强表现,这种增强模式通常被判断为良性肿瘤的特征｡

1.3方法采用PhilipsiU22彩色多普勒超声诊断仪,设置探头频率为3.5至5.0MHz,超声检查采用SonoVue造影剂(意大利博莱科公司)｡在使用前,将5.0ml生理盐水与造影剂混合并充分振荡以确保其均匀性｡

患者取仰卧位,首先通过常规超声扫描确定肝脏内病灶的具体位置,当病灶在扫查切面达到最大显示时,切换到造影模式｡随后,通过外周静脉注射1.5ml的造影剂混悬液,并立即使用5.0ml生理盐水进行冲管｡在整个过程中,实时观察并记录病灶及其周围组织的增强情况,以确保准确评估病情｡

临床模型的构建:为了确保ROIs(感兴趣区域)分析的可靠性和准确性,采用可重复性分析,并剔除了那些不稳定的组学特征,为了评估这些特征在不同观察者之间的可重复性,采用了组间相关系数(ICCs)作为衡量标准,仅保留了ICCs值>0.75的特征｡为了确定哪些特征与消融术后复发存在相关性,对保留的特征进行了单因素分析,采用了MannWhitneyU检验｡通过这一步骤,进一步筛选出了与术后复发密切相关的特征｡

为了选取最关键且稳定的特征来构建预测模型,综合运用了线性和支持向量机递归特征消除算法｡这些算法帮助识别出最具预测价值的特征｡在训练组中,进行了单因素和多因素的Logistic回归分析｡这一步骤的目的是筛选出具有统计学差异的变量,这些变量将被用于构建临床预测模型,以提高对消融术后复发风险的预测准确性｡

超声(US)模型的构建方法:在每位患者的超声图像ROI中,初步提取了共计821个特征｡为了确保这些特征在分析中的稳定性和可靠性,进行了ICCs稳定性分析,并依据分析结果精选出了266个具有显著意义的特征｡随后,为了进一步优化特征集,运用了SVM⁃RFE(支持向量机递归特征消除)算法对这266个特征进行了筛选｡SVM⁃RFE算法的核心思想是逐步剔除特征集中权重最小的特征,直至找到最佳的特征子集｡经过多次迭代和优化,发现当选取15个特征时,模型具有最佳的预测性能｡因此,最终确定了这15个最具价值的组学特征,并将它们用于构建预测模型｡

CEUS模型的构建方法:对于每位患者的动脉期和门脉延迟期图像,首先从ROI中分别提取了总计1325个特征,进行ICCs稳定性分析,并从中挑选出了389个具有显著意义的特征｡随后,为了从这389个特征中进一步提炼出最具预测价值的特征子集,采用了SVM⁃RFE算法进行筛选｡通过SVM⁃RFE算法的多次迭代和优化,最终确定了5个在预测性能方面表现最佳的特征用于构建模型｡

联合模型构建:将所筛选到的临床危险因素整合到基于CEUS(对比增强超声)的组学模型中｡采用SVM⁃RFE(支持向量机递归特征消除)算法对整合后的特征集进行进一步优化｡

1.4观察指标记录患者临床资料｡患者均于入院后1d行实验室血清学指标检测｡

1.5统计学方法采用SPSS16.0｡计数资料以例(%)表示,采用χ2检验｡计量资料若符合正态分布则以xs来表示,方差分析用于多组间比较,重复测量方差分析用于多组间不同时间点比较,若有统计学意义,q检验用于同一时间点组间比较,配对t检验用于组内不同时间点比较;计量资料若不符合正态分布则以中位数(四分位数间距)来表示,采用Mann⁃WhitneyU非参数检验｡P<0.05为差异有统计学意义｡倾向性评分匹配法由Logistic回归完成,将各协变量纳入Logistic模型中进行匹配,采用1∶1最邻近匹配法进行匹配后两组患者的个体特征基本平衡｡分析模型的预测效能,并计算准确度(ACC)､灵敏度(SEN)､特异度(SPE)等指标｡

2、结果

2.1两组患者倾向评分匹配前后基线资料比较匹配后,两组患者所有基线资料差异均无统计学意义(P>0.05)｡见表1｡

表1两组患者倾向评分匹配前后基线资料比较[x

2.2两组患者CEUS特征比较最大径增长率､前后径增长率､多发病灶､新发病灶､走行变化､形态变化､内部回声变化差异具有统计学意义(P<0.05),恶性组患者最大径增长率､前后径增长率高于良性组,新发病灶､走行变化､形态变化､内部回声变化的发生率高于良性组(P<0.05)｡见表2｡

表2两组患者CEUS特征比较

2.3多因素Logistic回归分析以患者是否发生肝内LR⁃3类结节恶变为因变量(是=1,否=0),以最大径增长率､前后径增长率､多发病灶､新发病灶､走行变化､形态变化､内部回声变化作为自变量,按表3进行赋值(连续性变量转化为二分类变量并进行赋值,二分类变量转化为数值变量)｡多因素Logistic回归分析表明,最大径增长率､前后径增长率､多发病灶､新发病灶､走行变化､形态变化､内部回声变化均为患者发生肝内LR⁃3类结节恶变的独立影响因素(P<0.05),见表4｡

表3变量赋值说明

表4多因素Logistic回归分析

2.4US和CEUS模型结果与比较在深入探索肝内LR⁃3类结节恶变风险的过程中,对比了US模型和CEUS模型的表现｡结果显示,对于肝内LR⁃3类结节恶变风险的相关特征,两者模型均强调了小波特征的重要性｡这些小波特征源于原始图像经过小波变换后的提取,其中HLL､HLH､HHH､LLL等代表了小波变换在不同方向上的处理,例如HLL特指在x方向应用高通滤波,而在y和z方向则应用低通滤波｡CEUS模型在区分良性组和恶性组时,其曲线下面积(AUC)表现均优于US模型,这表明CEUS模型在预测肝内LR⁃3类结节恶变风险方面具备更高的敏感性和特异性

2.5联合模型结果在构建CEUS模型时,纳入了多个临床和影像学参数,包括最大径增长率､前后径增长率､多发病灶､新发病灶､走行变化､形态变化以及内部回声变化｡基于这些参数的联合模型,在评估肝内LR⁃3类结节恶变风险方面与单独的CEUS模型进行了对比｡结果显示,联合模型与CEUS模型在两组中的AUC表现无显著差异(t=0.123,P=0.065),这表明在预测肝内LR⁃3类结节恶变效能方面,联合模型并未展现出比单一CEUS模型更优越的性能｡然而,值得注意的是,CEUS模型在SPE方面表现出更佳的预测效能｡

2.6各个模型间效能的比较经过详细的分析和验证,表5汇总了临床模型､US模型､CEUS模型以及联合模型的预测指标结果｡在验证组中,根据AUC值从高到低排序,发现CEUS模型表现最佳,其次是临床模型､联合模型､US模型｡通过图1可以清晰地看到,无论是在验证组还是训练组中,CEUS模型相较于US模型和临床模型,都展现出了卓越的预测性能｡

表54种模型间的预测效能比较

图14种肝内LR⁃3类结节恶变的预测模型的雷达图比较

3、讨论

肝内结节是由于各种因素导致的肝脏纤维组织增生并且引起肝小梁排列紊乱所形成,临床常用超声监测作为诊断手段[9],目前超声造影技术已被广泛应用于良恶性结节的鉴别[10],但其在临床中对于肝内结节发生恶变的应用价值目前鲜有报道｡

本文研究发现,LR⁃3类结节的病灶在超声监测中呈现低信号,内部呈均质低反应,有文献称,超声造影可以通过多种成像技术得到不同的造影剂弥散分布状态,并根据其特定的表现使得LR⁃3类结节的病灶呈现相应的信号,内部发生均质低反应[11,12]｡而LR⁃3类结节发生恶变的病灶呈现高反应信号[13],本研究结果与其相一致｡目前有学者提出,常规造影结果不能直接区分LR⁃3类结节良恶性的结果,仍然依赖于临床病理的诊断[14,15],但是值得探究的是,LR⁃3类结节恶性病灶的内部结构引发的一系列超声特殊信号与普通的良性病变很容易区别｡本研究显示,良性组和恶性组患者超声组学特征比较,最大径增长率､前后径增长率､多发病灶､新发病灶､走行变化､形态变化､内部回声变化差异均具有统计学意义,恶性组患者的最大径增长率､前后径增长率高于良性组,新发病灶､走行变化､形态变化､内部回声变化的发生率高于良性组｡LR⁃3类结节的内部结构特征如发生恶性病变,发生的超声信号类似于肝癌患者的超声信号特点[16],进一步说明了LR⁃3类结节的恶性风险较高且超声信号的不同可以区别良恶性的结节病变｡本研究通过超声造影技术探究肝内LR⁃3类结节恶变风险,将影像组学应用于肝内LR⁃3类结节的良恶性预测｡相比于传统影像学方法,超声造影能够更准确地描述病灶的形态､大小､边界及内部微血管灌注情况等特征｡目前CEUS模型是一种新兴的图像分析技术,通过对造影图像进行量化分析,将数据转化为有意义的特征,并构建纹理特征､结构特征等模型参数｡本研究结果显示,最大径增长率､前后径增长率､多发病灶､新发病灶､走行变化､形态变化､内部回声变化均为患者发生肝内LR⁃3类结节恶变的独立影响因素｡鉴别LR⁃3类结节良恶性结节方面准确率最高,说明CEUS模型可作为预测LR⁃3类结节病变发生恶变的预测诊断工具[17],其预测准确率高于传统影像学方法,CEUS模型在预测肝内结节恶变风险方面具有一定的应用价值[18]｡CEUS特征的预测模型在进行肝内LR⁃3结节良恶性诊断时可显著提高鉴别诊断准确率,在预测肝内结节恶性风险方面的价值较高[19⁃21]｡

本研究仍存在一定的局限性,纳入患者的原发病多样性较少,且采用超声造影定量方法提取影像学特征时会受到图像质量､造影强度等因素的影响,因此导致该模型在实际临床应用中存在一定局限性｡在未来的研究中还需进一步扩大样本数量,弥补实验不足之处,以期为临床提供更加精准､科学的数据支持｡

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