基于支持向量机的肝外胆管癌术前淋巴结状态预测模型构建
2023-08-04林泰安罗亚梅黄志伟要小鹏
林泰安,罗亚梅,黄志伟,杨 录,要小鹏
1.西南医科大学医学信息与工程学院(泸州646000);2.西南医科大学附属医院 放射科(泸州646000);3.核医学与分子影像四川省重点实验室(泸州 646000)
胆管癌(cholangiocarcinoma)是一种较为罕见的肝胆恶性肿瘤,具有扩散转移快、预后差、生存周期短等特点[1-2]。根据解剖位置通常分为肝内胆管癌(intrahepatic cholangiocarcinoma,iCCA)和肝外胆管癌(extrahepatic cholangiocarcinoma,eCCA)。过去20 年间,大多数国家的胆管癌发病率呈逐年上升趋势,尤其是东南亚地区,其中eCCA占所有原发性肝癌的5%~30%[3-4]。目前,外科手术切除是eCCA患者获得长期生存的唯一治疗手段。根据文献报道,淋巴结转移(lymph node metastasis,LNM)被认为是胆管癌切除手术最重要的预后因素之一,因此在术前准确识别eCCA患者淋巴结转移状况对确定最佳治疗方案和预后效果评价极为重要[5-8]。
当前,临床上大多采用计算机断层扫描(CT),正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT),以及磁共振成像(MRI)进行胆管癌放射学诊断,尤其是MRI 能更直观的显示病灶的形态学特征,在胆管癌病变评估和术前检查中普遍应用[9-11]。传统的影像诊断主要依靠医生的主观判断进行定性分析,易受主观因素影响而导致诊断结果出现偏差,进而产生误诊和漏诊。近年来,随着人工智能技术的不断发展,影像组学(radiomics)结合传统影像学和机器学习算法构建医学图像预测模型已成为研究热点,许多学者利用其对乳腺癌[12-13]、直肠癌[14]、肺癌等[15]患者的淋巴结转移进行了预测研究,取得了很好的预测效果。
上述研究主要是进行定性预测,而利用MRI 影像数据开展定性和定量预测的研究较少。……
