周雪
摘要:目的:本課題旨在對(duì)臨床、CT影像組學(xué)及融合模型預(yù)測(cè)肝細(xì)胞癌分化水平的可行性進(jìn)行研究。方法 選取在2020年-2021年我院就診的100例HCC患者,將其各歸結(jié)于低分化組(n=56)和中分化組(n=26)高分化組(n=18)三個(gè)組別,并以此調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行深入探討,并作出詳細(xì)闡述。結(jié)果 臨床模型評(píng)估高、低分化HCC的效力較高,影像組學(xué)模型評(píng)估高分化與中、低分化HCC的效能較高,融合模型評(píng)估高、低分化HCC的效力較高,價(jià)值體現(xiàn)存在(P<0.05)。結(jié)論 臨床、CT影像、融合模型是能夠?yàn)樾g(shù)前評(píng)估HCC分化水平提供有效的輔助工具,在臨床上有推廣價(jià)值。
關(guān)鍵詞:肝細(xì)胞;癌;細(xì)胞分化;影像組學(xué)
干細(xì)胞癌(HCC)是肝癌的主要組織亞型,占原發(fā)性肝癌的90%,是全世界癌癥相關(guān)死亡率的第三大常見(jiàn)因素[1]。對(duì)HCC分化水平的分辨主要通過(guò)病理組織學(xué)檢查評(píng)價(jià),因穿刺活檢存在并發(fā)性危害,目前影像學(xué)在腫瘤研究領(lǐng)域顯示出新興潛能[2]。本課堂研究臨床、CT影像和融合模型預(yù)測(cè)HCC分化水平的效力。研究結(jié)果如下。
1.資料與方法
1.1一般資料
選取在2020年-2021年我院就診的100例HCC患者,將其各總結(jié)于低分化組(n=56)和中分化組(n=26)高分化組(n=18)三個(gè)組別,納入實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn):①年齡≥18歲;②病理學(xué)診斷為HCC,且分化度顯明;③CT檢查前未經(jīng)任何醫(yī)治,且與穿刺或手術(shù)時(shí)間距離≤3個(gè)月;④CT圖像質(zhì)量符合診斷要求。
1.2方法
采用Siemens Somatom Definition CT機(jī)/Philips Brilliance 64排CT掃描儀[3]。囑患者仰臥,行上腹部軸位CT平掃,掃描參數(shù):管電壓120 kVp, 管電流80 mAs, 旋轉(zhuǎn)時(shí)間0.5 s/0.8 s, 層間距0/5 mm, 層厚5 mm。之后經(jīng)肘前靜脈以2.0~3.0 ml/s流率注射優(yōu)維顯370對(duì)比劑(1.0~1.5 ml/kg體質(zhì)量),分別于開(kāi)始注射后30~35 s、60~65 s、120 s采集動(dòng)脈期、門(mén)靜脈期、延遲期CT圖像[4]。
1.3.統(tǒng)計(jì)學(xué)處理
調(diào)研中所有數(shù)據(jù)資料均運(yùn)用SPSS20.0進(jìn)行專業(yè)分析,當(dāng)中計(jì)量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差(x±s)表示,兩組數(shù)據(jù)差別比照運(yùn)用T、x2檢測(cè)。計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)使用百分比(%)代替,若兩組對(duì)照結(jié)果P<0.05,則說(shuō)明實(shí)驗(yàn)價(jià)值顯現(xiàn)。
2.結(jié)果
2.1 臨床資料
三組成員在年齡、性別、GPT、和ALB數(shù)值上均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P>0.05),中、低分化組GOT存在顯著差異,中、低分化組PLT存在明顯差別,高分化組與中、低分化組AFP差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。見(jiàn)表1。
2.2 模型效力
3種模型鑒別中、低分化HCC的效力均一般,臨床模型AUC為0.56,影像組學(xué)模型及融合模型的AUC均為0.67(P均>0.05),見(jiàn)表2。其中CT影像組學(xué)模型鑒別高、中分化HCC,融合模型鑒別高、低分化HCC的AUC最高,分別為0.82、0.84,與其他模型差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。
3.討論
肝細(xì)胞癌是原發(fā)性肝癌最常見(jiàn)的類型,而分化程度決定了HCC侵襲性,正是因?yàn)榈头只疕CC容易發(fā)生轉(zhuǎn)移,對(duì)其有效預(yù)測(cè)分化程度有助于幫助早期的診斷[5]。綜上所述,本課題研究三種術(shù)前預(yù)測(cè)HCC分化水平模型,在運(yùn)用新型技術(shù)可幫助減少掃描時(shí)間并提高了準(zhǔn)確率。研究得出,臨床模型評(píng)估高、低分化HCC的效力較高,影像組學(xué)模型評(píng)估高分化與中、低分化HCC的效能較高,融合模型評(píng)估高、低分化HCC的效力較高??勺鳛樾g(shù)前評(píng)估HCC分化水平有效的輔助手段,在臨床推廣上具有重大意義。
參考文獻(xiàn):
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