目的:探讨基于钆塞酸二钠增强MRI肝胆期影像组学特征的不同机器学习模型术前预测肝细胞癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的价值。方法:回顾性分析2015年6月至2020年6月在苏州大学附属第一医院经病理证实的132例HCC患者的资料，MVI阳性72例、阴性60例。按照7∶3的比例以随机种子法分为训练集和验证集。利用PyRadiomics软件提取肝胆期图像影像组学特征，采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归5折交叉验证法对训练集临床和影像组学特征进行筛选，得到最优特征子集，然后用6种机器学习方法（决策树、极端梯度提升、随机森林、支持向量机、广义线性模型和神经网络）构建预测模型，采用ROC曲线评估模型的预测能力，采用DeLong检验比较6种机器学习算法曲线下面积（AUC）的差异。结果:经LASSO回归筛选后获得14个特征组成最优特征子集，包括2个临床特征（肿瘤最大径和甲胎蛋白）和12个影像组学特征。训练集中基于最优特征子集构建的决策树、极端梯度提升、随机森林、支持向量机、广义线性模型和神经网络模型预测HCC MVI的AUC值分别为0.969、1.000、1.000、0.991、0.966和1.000，验证集的AUC值分别为0.781、0.890、0.920、0.806、0.684和0.703。验证集中，极端梯度提升与广义线性模型、神经网络的AUC的差异有统计学意
作者：郁义星；王希明；胡春洪；范艳芬；胡梦洁；诗涔；朱默；张妤；胡粟
来源：中华放射学杂志 2021 年 55卷 8期
