黄忠江 姜增誉 李健丁 张智星 陈文青

1山西医科大学医学影像学院（太原030000）；2山西医科大学第一医院影像科（太原030000）

血管平滑肌脂肪瘤（angiomyolipoma，AML）是最常见肾脏良性实性肿瘤，通常因其含有脂质成分，在临床影像诊断中与肾透明细胞癌（clear cells renal cell carcinoma，ccRCC）较易鉴别，而少数缺乏或仅含有少量成熟脂肪成分，被称为肾乏脂肪AML，其影像学表现与无囊变、坏死、出血的均质性ccRCC 极其相似，影像科医生对图像征象的主观观察还不足以区分两者，因此非常容易误诊［1］，通常需要活检或手术才能确诊。过往研究中多数是定量分析影像学特征来提高鉴别诊断能力［2-4］，然而仍然存在误诊及无法确诊的难题。近年来影像组学受到越来越多的关注，与传统的影像图像分析不同，影像组学使用数学算法来定量提取大量不能直接观察到的病灶内部特征［5-6］。影像组学在肾肿瘤领域中已被应用于肾透明细胞癌分级及肾癌亚型的鉴别诊断［7-8］。术前鉴别肾均质ccRCC与肾乏脂肪AML 可减少患者有创活检及手术痛苦。本研究的目的是探讨基于CT 增强影像组学联合机器学习建立组学模型并联合临床特征建立综合模型术前鉴别肾均质ccRCC与肾乏脂肪AML。

1 资料与方法

1.1 一般资料回顾性分析2017年9月至2020年12月在我院泌尿外科手术病理证实且影像诊断报告无法确诊及误诊的ccRCC 和肾乏脂肪AML 的患者，纳入标准：（1）病理结果证实单发ccRCC 和肾乏脂肪AML 的患者。（2）术前在我院行泌尿系增强CT，图像质量好，可满足分析要求。（3）临床资料齐全。……